Künstliche Intelligenz und Data Science (B.Sc.) - Trier University of Applied Sciences
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The Degree Program contains References to AI Methods.
Type: Degree Program (University of Applied Sciences) Degree: Bachelor (B.Sc.) Standard Period of Study: 6 Semester Credit Points: 180 ECTS Languages of Instruction: German Time Exposure: full time Study Type: Presence Study Start of Studies: Winter and Summer Semester
Information about the Content
Die zunehmende Bedeutung von Daten für aktuelle und zukünftige Entwicklungen hat sich in sämtlichen Wirtschaftszweigen und öffentlichen Institutionen manifestiert. Dies ist vor allem auf die bahnbrechenden Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) der letzten Jahre zurückzuführen. Zentral für diese Entwicklung sind Verfahren des maschinellen Lernens, die es ermöglichen, Muster und Strukturen in großen und oft komplexen Daten zu identifizieren und zu nutzen. Parallel dazu, und teilweise gegenseitig verstärkend, hat sich das eng verwandte, interdisziplinäre Feld der Data Science zwischen Informatik und Statistik etabliert. Hier werden fortlaufend neue Technologien und Methoden zur Organisation und Verarbeitung von Daten entwickelt und erforscht. Dabei liegen besondere Herausforderungen in der Heterogenität, Größe und der hohen Dynamik der Datenmengen.
Der Bachelor-Studiengang Künstliche Intelligenz und Data Science verfolgt das Ziel, Absolventinnen und Absolventen mit den technischen und fachlichen Kompetenzen auszustatten, um eigenverantwortlich Projekte und Aufgabenstellungen in sämtlichen Bereichen der KI und Data Science umzusetzen. Das Curriculum des Studiengangs bietet eine umfassende akademische Qualifikation für ein anschließendes Master-Studium. Es umfasst Kerngebiete der Informatik sowie speziell auf KI und Data Science ausgerichtete Module, die theoretisches Fundament und praktische Erfahrung bieten. Der sechssemestrige Bachelor-Studiengang beinhaltet sieben Module, die vollständig auf Data Science und KI ausgerichtet sind, darunter Module zu ethischen Herausforderungen, statistischen Grundlagen, Big Data-Technologien und Grundlagen des Maschinellen Lernens. Durch Wahlpflichtmodule haben Studierende die Möglichkeit, ihr Profil zu erweitern, sei es durch Vertiefungsfächer aus dem Bereich Data Science und KI oder durch Module der Informatik.
Der Fachbereich Informatik bietet zahlreiche praxisorientierte Projekte und Anknüpfungspunkte für Abschlussarbeiten, darunter anwendungsnahe Forschungsprojekte im Bereich der Medizininformatik sowie Labore wie das Robotik-Labor und den dynamischen Fahrsimulator. Weiterhin bestehen am Fachbereich Informatik ausgezeichnete Möglichkeiten zu interdisziplinären Projekten mit den am Fachbereich angesiedelten Therapiewissenschaften.
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