Stuttgart: Artificial Intelligence and Data Science (M.Sc.)

Übersicht

Der Masterstudiengang "Artificial Intelligence and Data Science" an der Universität Stuttgart ist ein forschungsorientierter Studiengang, der auf die Vermittlung von Kenntnissen in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Data Science spezialisiert ist. Das Studium ist auf eine Regelstudienzeit von vier Semestern ausgelegt und wird in Vollzeit angeboten. Es wird auf Deutsch unterrichtet und ist sowohl zum Sommer- als auch zum Wintersemester startbar. Der Studiengang richtet sich an Studierende, die sich auf die Analyse, Verarbeitung und Nutzung großer Datenmengen sowie auf KI-basierte Anwendungen spezialisieren möchten. Die Universität Stuttgart legt besonderen Wert auf die Verbindung von Theorie und Praxis, wodurch praxisnahe Lehrinhalte und Forschungsprojekte integriert sind.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang gliedert sich in eine strukturierte Studienorganisation, die sowohl grundlegende als auch vertiefende Module umfasst. Zu Beginn des Studiums werden fundamentale Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung vermittelt. Darauf aufbauend folgen spezialisierte Kurse in den Bereichen Maschinelles Lernen, Datenmanagement, KI-Algorithmen, Big Data Technologien sowie angewandte Data Science. Die Module sind in Vorlesungen, Seminare und praktische Übungen unterteilt, wobei ein hoher Anteil an projektbezogenen Lehrformaten besteht. Das Curriculum beinhaltet auch eine Abschlussarbeit, die meist in Kooperation mit Industriepartnern oder in Forschungsprojekten der Universität Stuttgart durchgeführt wird.

Wichtige Inhalte:

• Mathematik, Statistik und Programmierung
• Maschinelles Lernen
• Datenmanagement
• KI-Algorithmen
• Big Data Technologien
• Angewandte Data Science
• Projektbezogene Lehrformate und Abschlussarbeit

Weitere Infos zu Kooperationen oder Besonderheiten der Hochschule.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiums "Artificial Intelligence and Data Science" sind in einem breiten Spektrum von Branchen gefragt. Typische Einsatzfelder umfassen die Softwareentwicklung, Data Analytics, Forschung und Entwicklung, Automatisierungstechnik, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen sowie die Automobilindustrie. Durch die praxisnahen Inhalte und die enge Verzahnung mit aktuellen Forschungsprojekten sind die Absolventinnen und Absolventen gut auf eine Tätigkeit in der Industrie, im Forschungsumfeld oder in beratenden Funktionen vorbereitet. Die vielfältigen Spezialisierungsmöglichkeiten eröffnen den Absolventinnen und Absolventen die Chance, in innovativen Technologiefeldern eine verantwortungsvolle Rolle zu übernehmen.