Machine Learning als Fernstudium
Technologie trifft auf künstliche Intelligenz: Artificial Intelligence und Machine Learning studieren
Die künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning revolutionieren die Welt mit einer enormen Geschwindigkeit. Ob autonomes Fahren, KI-basierte Schreibtools oder telemedizinische Diagnosen – die Einsatzgebiete technologischer Innovation sind in den unterschiedlichsten Branchen auffindbar und nicht mehr wegzudenken. Die Artificial Intelligence (AI) zielt darauf ab, das menschliche Denken auf Maschinen zu übertragen und sie mit derselben Lernfähigkeit auszustatten. Das Studium im Machine Learning führt Sie in die faszinierende Entwicklung der KI und des Machine Learnings ein, bietet Ihnen einen Einblick in die vielfältigen Anwendungsgebiete und beleuchtet die wesentlichen Technologien des Fachbereichs. Mit einem hohen Interesse an Informatik, Computer Science und künstlicher Intelligenz, einem guten Verständnis für mathematische Grundlagen sowie sehr guten Englischkenntnissen sind Sie bereit für Ihre Karriere im Bereich Data Analytics.
Künstliche Intelligenz studieren: Berufsaussichten nach dem Studium
Nach Abschluss des Studiengangs Machine Learning übernehmen Sie vielfältige Aufgaben. Sie erforschen die Wahrnehmung und das Lernen des Menschen, welches die Forschung bislang noch nicht vollständig entschlüsseln konnte und entwickeln neue Technologien auf Basis künstlicher Intelligenzen und Machine Learning. Typische Aufgabenbereiche sind etwa die Weiterentwicklung autonomen Fahrens, die Umsetzung vernetzter und vollständig automatisierter KI-Systeme, die Entwicklung von Medizintechnik und Robotik oder die Automatisierung von Marketing-Strategien. Mit dem Bachelor of Science stehen Ihnen die folgenden Tätigkeitsbereiche offen:
- Entwicklungsingenieur:in
- Softwareentwickler:in in der Informatik
- Data Scientist
- KI-Researcher
- KI-Architekt:in
- Forschung und Entwicklung
- KI-Beratung
- Machine Learning Engineering
Über den Studiengang Data Science (B.Sc.) zum Bachelor in Machine Learning
- digitale Transformation
- Statistik
- Wirtschaftsinformatik
- Datenbanken
- lineare Algebra, Vektoralgebra, komplexe Zahlen und analytische Geometrie
- BWL-Grundlagen
- Data Science
- Programmierung und Algorithmik
- Geschäftsprozesse und Anwendungssysteme
- Differenzial- und Integralrechnung
- statistische Methoden in Data Science
- maschinelles Lernen
- Informationsmanagement
- objektorientierte Softwareentwicklung
Spezialisieren Sie sich mit Vertiefungsmodulen in Machine Learning
Vertiefungsmodul Big Data und Data Warehouse
Heutzutage ist es vielen Unternehmen kaum möglich, die zur Verfügung stehenden Datenmengen tatsächlich zu nutzen. Künstliche Intelligenz und Data Analytics bieten die nötigen Tools und Möglichkeiten, um große Datensysteme und -mengen gezielt einzusetzen. Erfahren Sie in dieser Spezialisierung, wie Sie Big Data und Data Warehousing erfolgreich verknüpfen und anwenden.
Vertiefungsmodul Maschinelles Lernen
Grundlage maschinellen Lernens im Bereich der künstlichen Intelligenz sind künstliche neuronale Netzwerke (KNN). In dieser Vertiefungsrichtung erfahren Sie, wie sich das Prinzip biologischer neuronaler Verknüpfungen auf maschinelle Systeme übertragen lässt und welche Techniken dabei zum Einsatz kommen. Ob bidirektionale Assoziativspeicher, Hopfield-Netze oder selbstorganisierende Karten – Sie erhalten einen umfassenden Einblick in die verschiedenen Möglichkeiten, um maschinelles Lernen zu analysieren und voranzutreiben.
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