Übersicht

Der Studiengang "Künstliche Intelligenz und Data Science" an der OTH Regensburg ist ein bachelorales Studienprogramm, das auf eine Regelstudienzeit von sieben Semestern ausgelegt ist. Das Studium kann in Vollzeit oder dualer Form absolviert werden und schließt mit dem Titel "Bachelor of Science" ab. Der Standort des Studiengangs ist Regensburg. Das Studium ist in deutscher Sprache konzipiert und legt besonderen Fokus auf die Vermittlung aktueller Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz sowie Data Science. Es ist geprägt von praxisnahen Lehrformaten, die durch ein integriertes Praktikumssemester sowie Möglichkeiten für regionale, deutschlandweite und internationale Praktika ergänzt werden. Die Hochschule kooperiert mit Unternehmen und Startups, um praktische Erfahrungen während des Studiums zu fördern. Das Studienangebot ist Teil eines wachsenden, zukunftsorientierten Fachbereichs der Informatik.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang umfasst insgesamt sieben Semester, wobei das praktische Studiensemester im fünften Semester integriert ist. Das Studium gliedert sich in theoretische und praktische Module, die sowohl Grundlagen der Informatik als auch spezialisierte Inhalte zu Künstlicher Intelligenz und Data Science vermitteln. Zu den Kernfächern gehören mathematische und statistische Methoden, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Programmierung sowie ethische und rechtliche Aspekte der Datenverarbeitung. Im Verlauf des Studiums besteht die Möglichkeit, sich auf bestimmte Fachgebiete zu spezialisieren, etwa durch Wahlpflichtmodule. Das Lehrangebot umfasst Vorlesungen, Übungen, praktische Projekte sowie Projektarbeiten, die in modern ausgestatteten Laboren an den Standorten der Hochschule durchgeführt werden. Das duale Studienmodell verbindet akademische Ausbildung mit praktischer Arbeit in Unternehmen, was die Studierenden optimal auf die Berufspraxis vorbereitet. Das Studium zeichnet sich durch eine enge Zusammenarbeit mit der Industrie aus, insbesondere im Bereich Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Data Science. Zudem werden internationale Austauschprogramme und Praktika im Ausland angeboten, um interkulturelle Kompetenzen zu fördern.

Wichtige Inhalte:

• Mathematische und statistische Methoden
• Maschinelles Lernen
• Datenanalyse
• Programmierung
• Ethische und rechtliche Aspekte der Datenverarbeitung
• Spezialisierungsmöglichkeiten durch Wahlpflichtmodule
• Praxisprojekte und Laborarbeit
• Internationale Austauschprogramme und Praktika

Weitere Infos zu Kooperationen oder Besonderheiten der Hochschule.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs verfügen über fundiertes Fachwissen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Data Science und verwandten Disziplinen. Sie sind qualifiziert für Tätigkeiten in vielfältigen Branchen, darunter IT-Unternehmen, Technologie-Startups, Industrie, Finanzwesen, Gesundheitswesen und Forschungseinrichtungen.

Typische Einsatzbereiche:

• Entwicklung intelligenter Systeme
• Datenanalyse
• Machine Learning
• KI-gestützte Anwendungen
• Forschungs- und Entwicklungsprojekte