Angewandte Künstliche Intelligenz (AKI)

Bundesweit einer der ersten Bachelor-Studiengänge auf dem Zukunftsgebiet der Künstlichen Intelligenz

Studieninteressierte

Um was geht es ?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Schlüsseltechnologie der Digitalisierung. KI hält Einzug in unseren Alltag in Form von digitalen Sprachassistenten, intelligenten Haushaltsgeräten oder autonomen Fahrzeugen. In Unternehmen kommt KI in vielen Bereichen zum Einsatz, sei es bei der Betrugserkennung in Echtzeit im Banking, bei der Produktion mit Hilfe von kooperativen Robotern, im Handel bei der Optimierung der Logistik, im Gesundheitswesen oder bei intelligenten Mobilitätskonzepten.

Der Studiengang Angewandte Künstliche Intelligenz bietet ein Gesamtpaket aus Theorie und Praxis für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen und bereitet Sie optimal auf die zukünftige Berufstätigkeit als KI-Expert*in vor.

Der Studiengang "Angewandte Künstliche Intelligenz" bietet eine wissenschaftlich fundierte Vermittlung von hochaktuellen Methoden und Technologien der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Die Studieninhalte wurden von KI-Expert*innen der Hochschule und Unternehmen abgestimmt und festgelegt. 

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Visual Analytics und Autonome Systeme stellen die Kernkompetenzen für die Entwicklung von intelligenten Anwendungen dar. Kenntnisse in der Programmierung mit Python und Java sowie im Datenmanagement und mathematisches Know-how sind wichtige Basiskompetenzen für eine/n KI-Expert*in. Neben Fachkompetenzen ist auch das Wissen um ethische und rechtliche Aspekte des Einsatzes intelligenter Systeme Gegenstand des Studiums. In Wahlpflichtfächern können individuelle Schwerpunkte wie beispielsweise "KI Sicherheit und Robustheit" gewählt werden.

Im Studium können die erworbenen Fähigkeiten direkt in KI-Anwendungen umgesetzt werden. Sei es KI in der Robotik, Predictive Maintenance, Energie oder Handel. In Projekten und Wettbewerben wie der RoboCup-Weltmeisterschaft (Team Sweaty und Team Magma) kann das Know-How praktisch angewandt werden. Im RoboCup sind beide Teams der Hochschule Offenburg Vizeweltmeister.

Das Studium ist auf insgesamt 7 Semester angelegt und in Grund- und Hauptstudium gegliedert. Optional kann diesem Studiengang das Einstiegssemester startING zur Studienfachorientierung und zum zeitlich entzerrten Einstieg in das Fachstudium vorgeschaltet werden.

Im Grundstudium (1.+2. Semester) werden wichtige Basiskompetenzen vermittelt:

  • Programmierung mit Python
  • Einführung in die Künstliche Intelligenz
  • Machine Learning 1
  • Visual Analytics
  • Mathematik und Statistik

Das Hauptstudium (3.-7. Semester) dient der Vertiefung der bis dahin erworbenen Fachkenntnisse mit den Kernfächern: 

  • Machine Learning 2 und Deep Learning
  • Autonome Systeme
  • Natural Language Processing
  • KI-Systeme und Architekturen
  • Computer Vision
  • Datenbanksysteme und Data Engineering
  • Ethik und IT-Recht

Studierende können aus einen Katalog von Wahlpflichtfächern eigene Schwerpunkte wählen.

Mit dem fünften Semester fügt sich ein Praxissemester ein und mit der Fertigstellung der Bachelorarbeit im 7. Semester endet das Studium.
Im gesamten Studienverlauf werden die Lehrveranstaltungen durch entsprechende Praktika ergänzt. Das erworbene Wissen kann so direkt angewendet werden und ermöglicht vielfältige Einstiegsmöglichkeiten in Unternehmen.

Studierende können aus einen Katalog von Wahlpflichtfächern eigene Schwerpunkte wählen.

Als Expert*in der Künstlichen Intelligenz bieten sich viele Chancen die Digitalisierung in Unternehmen zu gestalten, sei es in Softwareunternehmen, der Produktion, im Handel oder dem Gesundheitswesen.

Mit dem Knowhow in KI und Machine Learning sowie der Praxis und auch dem Wissen um die ethischen und rechtlichen Aspekte des Einsatzes intelligenter Systeme sind die Absolvent*innen in vielen Branchen der Industrie und Wirtschaft gesucht. In Zukunft wird KI in allen Branchen und Bereichen eine wichtige Rolle spielen. Linkedin hat eine Top-Liste der Trendberufe für 2020 erstellt. Zu den gefragtesten Jobs, die aktuell am stärksten an Bedeutung gewinnen, gehört demnach in ganz Europa der KI-Spezialist (LinkedIn "Die Jobs der Zukunft | Deutschland 2020").

Berufsbilder sind u.a.

  • KI-Spezialist*in
  • Data Scientist
  • Consultant Machine Learning / Data Analytics / Künstliche Intelligenz
  • Software-Engineer für Machine Learning
  • Business Analyst
  • Data Engineer
  • Expert*in für Robotics

Beitrag auf bento: Was genau macht man als "Data Scientist"?

Häufige Fragen

Man spricht von Künstlicher Intelligenz (KI), wenn Maschinen etwas tun, wofür ein Mensch Intelligenz benötigt. Oftmals sind dies Probleme, bei denen man etwas erkennen oder zuordnen muss, z.B. aufgrund von Röntgenbildern ein Krankheitsbild zuordnen oder aufgrund von Stichworten oder Verhalten (z.B. Kaufverhalten) passende Treffer suchen und Vorschläge liefern. Auch wenn Menschen mit Maschinen reden können (Alexa, Pflegeroboter) oder aufgrund von Bildern oder Verhaltensweisen Menschen erkannt werden, ist meist KI im Spiel. Viele innovative Anwendungen wie Autonomes Fahren oder die maschinelle Übersetzung von Texten oder Hilfestellungen für Menschen mit Einschränkungen wären ohne KI nicht möglich.

Oftmals wird das dafür nötige Wissen nicht mit Hilfe von Regeln programmiert, sondern es wird von der „Maschine“ selbst aus Daten gelernt.

Beim Einsatz von KI begegnet man den vielfältigsten Fachgebieten und muss auch ethische Fragestellungen bedenken.

Literaturtipp: „Wie Maschinen lernen: Künstliche Intelligenz verständlich erklärt. Hrsg. Kristian Kersting, Christoph Lampert, Constantin Rothkopf. Springer.

In den letzten Jahren wurden viele bestehende Studiengänge (v.a. der Informatik bzw. Ingenieurwissenschaften) mit einer oder mehreren Lehrveranstaltungen angereichert, die Grundlagen im Bereich der Künstlichen Intelligenz vermitteln. Dies zeigt die Bedeutung, die eine solche Kompetenz im heutigen Berufsalltag bereits hat und in Zukunft noch verstärkt haben wird.

Im Unterschied dazu wurde der Studiengang Angewandte Künstliche Intelligenz der Hochschule Offenburg von Grund auf mit einem Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz konzipiert. Wir vermitteln dadurch das Thema Künstliche Intelligenz in einer Breite und Tiefe, wie es sonst momentan nur in wenigen Studiengängen in Deutschland der Fall ist.

Eine weitere Besonderheit an der Hochschule Offenburg ist, dass wir viel Wert auf die praktische Erprobung der erlernten Inhalte legen. Während viele andere Hochschulen in den ersten Semestern den Schwerpunkt allein auf Grundlagenfächer legen, bieten wir den Studierenden bereits ab dem ersten Semester mit dem Fach „Visual Analytics“ die Möglichkeit, praktische Fähigkeiten in der Datenanalyse zu erwerben.  Im zweiten und dritten Semester folgt dann mit „Machine Learning“ bereits eine zentrale Lehrveranstaltung für den Bereich der Künstlichen Intelligenz, so dass unsere Studierenden bereits im dritten Semester in der Lage sind, anspruchsvolle Projekte im Bereich der Künstlichen Intelligenz im Rahmen der Lehrveranstaltung „Projekt 1“ umzusetzen. Auch die Mitarbeit in studentischen Forschungsprojekten wie unsere fußballspielenden Roboter ist sehr früh möglich. Mit einher geht die Besonderheit, dass im AKI Studienganges der HS Offenburg die Programmierausbildung direkt mit der für KI-Anwendungen wichtigen Programmiersprache Python startet.

Dies motiviert nicht nur für das weitere Studium, sondern stellt auch sicher, dass den Studierenden von Anfang an klar ist, wofür sie das in Grundlagenfächer wie Mathematik, Statistik oder Programmierung erworbene Wissen benötigen. Nach drei Vorlesungen zu Maschine Learning sind die Studierenden für das Praxissemester optimal vorbereitet, auch schon in Firmen anspruchsvolle KI-Verfahren zielgerichtet einzusetzen.

Zunächst ist wichtig zu sehen, dass der Studiengang AKI so ausgelegt wurde, dass Sie auch sehr viel Wissen im Bereich der Informatik aufbauen. Neben drei Programmiervorlesungen werden auch im AKI-Studiengang Fächer wie Datenbanksysteme und Software Engineering unterrichtet. Deshalb ist es durchaus auch denkbar, dass Sie später als Anwendungsentwickler bzw. Softwarearchitekt arbeiten können.

Zudem erhalten Sie eine sehr fundierte Ausbildung in Datenanalyse/Statistik, - ein Wissensgebiet, welches im Alltag und nahezu jedem beruflichen Umfeld benötigt wird: von Wirtschaftsunternehmen, über den Gesundheitssektor, diverse Gebiete der Verwaltung bis hin zu Non-Profit-Organisationen. Ihre Besonderheit ist, dass Sie aufgrund Ihrer Python-Kenntnisse Datenanalyse praktisch mit Hilfe der sehr mächtigen Python-Bibliotheken realisieren können. Das ist flexibel und auch für sehr große Datenmengen anwendbar und bei vielen Arbeitgebern Mangelware.   

Was uns tatsächlich von klassischen Informatik-Studiengängen unterscheidet, ist der Fokus auf die softwaretechnischen Aspekte der Informatik. Hardware-nahe Fächer wie Technische Informatik oder Embedded Systems, aber auch Theoretische Informatik oder Betriebssysteme, gehören nicht zum AKI-Kern-Curriculum, können zum Teil aber auf Wunsch als Wahlpflichtfach belegt werden, da wir an der Hochschule Offenburg auch andere Informatik-Studiengänge wie Angewandte Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Unternehmens- und IT-Sicherheit anbieten.

Was den Bereich der Künstlichen Intelligenz selbst betrifft, so findet keine Spezialisierung statt. Im Gegenteil: hier finden Sie im Unterschied zu vielen anderen Studiengängen mit KI-Vertiefung schon im Bachelor-Studium „die volle KI-Breite“. Damit bilden wir Sie für einen breiten Arbeitsmarkt aus, da Experten im Bereich der Künstlichen Intelligenz mittlerweile in sehr vielen Domänen (Anwendungsfeldern wie Medizin und Pflege, Automatisierung, Autonomes Fahren, Marketing etc.) benötigt werden. (Siehe dazu auch die Antwort auf die Frage „Wo kann ich später arbeiten“). Wer sich akademisch weiterbilden möchte, kann auf Master-Level bereits an Forschungsfragen arbeiten.

Bitte lesen Sie hierzu den separaten Abschnitt „Perspektiven“ direkt auf der Studiengang-Seite.

Der Berufsalltag hält verschiedenste Möglichkeiten bereit: Ihr Fokus kann auf Beratung von Firmen und deren Entwicklungsteams oder auf eigener Entwicklungstätigkeit oder der Leitung von KI-Projekten liegen. Beides Mal ist die Arbeit von teamorientierter Projektarbeit geprägt.

Sie können im Beratungsumfeld als Teammitglied bei einem KI-Consulting-Anbieter arbeiten oder evtl. sogar selbständig mit einer eigenen Beratungsfirma unterwegs sein. Oder Sie sind angestellt in einem Betrieb, der ausreichend groß ist, um diverse KI-Projekte zu realisieren. Die Bandbreite reicht von mittelständischen Betrieben diverser Branchen bis hin zu internationalen KI-fokussierten Konzernen wie Alphabet/Google. Das Umfeld kann national oder international geprägt sein.

Mit einem KI-Studium legen Sie sich nicht sofort auf ein Anwendungsgebiet fest, so dass Ihnen sehr viele Branchen offenstehen von technisch geprägten Gebieten über betriebswirtschaftliche bis hin zu gesellschaftspolitischen. Das macht Sie flexibel und zukunftsfähig.

Beratungstätigkeit ist meist verbunden mit der Möglichkeit zu Reisen bis hin zu größeren Homeoffice-Anteilen. Beratung kann auf spezielle Branchen spezialisiert sein (Marketing, Automatisierung in Produktionsanlagen, …) oder branchenübergreifend sein.  

Es ist davon auszugehen, dass für jeden Geschmack etwas dabei ist: Sie können den Fokus darauflegen, ständig an neuesten Weiterentwicklungen mitzuarbeiten.  Oder eher Experte für die routinierte Abwicklung von „operativem Geschäft“ im Bereich Statistik/Analytics werden. Oder Sie können im Bereich IT-/KI-Schulung Erfahrung aufbauen. ….

Wir setzen keine Programmierkenntnisse voraus. Sie sollten aber natürlich Motivation und Lust mitbringen, das Programmieren von der Pike auf zu lernen.  Die Programmiervorlesungen und praktischen Übungen in den ersten Semestern bringen Ihnen nicht einfach nur die Features einer bestimmten Programmiersprache bei, sondern vermitteln vor allem einen klar strukturierten und systematischen Ansatz zur Lösung vieler Programmierprobleme. Konkret bedeutet das: Sie lernen mit Hilfe von Konstruktionsanleitungen systematisch von der Problemstellung zum fertigen Programm zu kommen.

Diese Vorgehensweise unterscheidet sich von den meisten Einführungen in die Programmierung, z.B. aus der Schule. Sie lernen dadurch ohne vorherige Programmiererfahrung effizient und sicher programmieren. Und wenn Sie bereits Erfahrung im Programmieren haben, werden Sie trotzdem noch viele neue Dinge lernen. Dass unser Ansatz erfolgreich ist, zeigen zahlreiche Beispiele von Studienanfänger*innen, die vor dem Studium noch nie programmiert haben und trotzdem bereits nach zwei Semestern anspruchsvolle Programme selbstständig entwickeln.

Und sollten Sie doch mal hängen und bei einer Programmieraufgabe nicht weiterkommen, lassen wir Sie nicht hängen. Neben dem Direkt-Kontakt zu Dozent*innen und Tutor*innen der Programmier-Veranstaltungen bietet die Hochschule über ihr MINT College Lernzentrum kostenlose offene Sprechstunden an. Dort können fachliche Fragen, die z.B. beim Bearbeiten von Labor-Aufgaben auftreten, zeitnah mit Studierenden höherer Semester besprochen werden. Dieses Angebot wird gerade beim Thema Programmieren sehr gerne angenommen.

Viele Studienanfänger haben Angst vor dem Grundlagenfach Mathematik. Für andere liegt die Schulzeit aufgrund einer Berufsphase sogar schon länger zurück und Mathe ist in Vergessenheit geraten. Die Dozentinnen und Dozenten der Hochschule Offenburg wissen das und versuchen daher, bestmögliche Unterstützung zu geben.

Motivation durch Anwendungsorientierung

Natürlich benötigen Sie die Offenheit, sich so viele mathematische Grundlagen anzueignen, wie für das Verständnis der Konzepte und Verfahren im Umfeld der Angewandten Künstlichen Intelligenz wichtig sind. Als Hochschule für Angewandte Wissenschaften ist uns wichtig, dass die Studierenden erkennen, wozu Mathematik in ihrem Studiengang überhaupt benötigt wird. Deshalb legen wir von Beginn an viel Wert auf den Anwendungsbezug. Im Gegensatz zu Universitäten verzichten wir weitgehendst auf das formale Beweisen von mathematischen Sätzen. Durch eine enge Verzahnung zwischen Vorlesungen wie Mathematik, Programmieren, Statistik und Machine Learning lernen unsere Studierende Konzepte und Verfahren schon früh aus unterschiedlichen Blickwinkeln und mit hohem Praxisanteil kennen.

Übergang erleichtern

„Es ist uns ein großes Anliegen, Mathematik so zu vermitteln, dass auch jene Erfolg haben können, die mit etwas Angst vor Mathematik ins Studium gestartet sind.“ (Prof. Dr. Eva Decker, Mathematik-Professorin). Wir haben langjährige Erfahrung, auch Studienanfänger*innen ohne Vollabitur oder mit längerer Distanz zur Schulzeit oder mit sonstigen Lücken im Schulwissen an die Mathematikthemen ihres Studiengangs heranzuführen.

Ein guter Start wird durch unseren Mathematik-Brückenkursen (Vorkurse) unterstützt. Unser Kurskonzept ist sehr gut erprobt. Wir bieten es in verschiedenen Modi an: von Präsenz über WebConf bis hin zum Online- Selbststudium.

Wir nutzen dabei innovative Hilfen wie eine „Mathe-App“. Sie ist für unsere Studierenden auf dem Smartphone immer dabei, gibt bei Bedarf ausführliche Tipps und Hilfen und wird von unseren Studierenden sehr geschätzt. Dafür haben wir als Hochschule auch schon Preise erhalten.

Lesen Sie z.B. den Erfahrungsbericht „Keine Angst vor Mathe“ oder schauen Sie sich die „Mathe-App“ an.

Aktives Üben

Wie auch das Programmieren lernt man Mathe am besten durch eigenes Tun. Deshalb geben wir dem aktiven, betreuten Üben viel Raum und fördern das Üben in Lerngruppen.

Lernzentrum

Wer weitere individuelle Tipps benötigt, geht am besten ins Lernzentrum. Dort erhalten Studierende in den sogenannten MINT-Fächern (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik) unkomplizierte Hilfe durch Tutorinnen und Tutoren höherer Semester. Das Lernzentrum bietet auch spezielle Stützkurse, Coachings und Angebote für Klausur-Wiederholer an.

E-Learning

Ergänzend bieten wir begleitende Online-Materialien. In Mathe bieten diese passgenauen Trainingseinheiten elektronische Übungstests mit zeitnahem Leistungsfeedback. Durch Videos werden die Lösungen typischer Aufgaben Schritt für Schritt erklärt.

Studierenden-Stimme

„Aufgrund meiner Ausbildung hatte ich einen großen Abstand zur Schule. Im Voraus zum Studium habe ich mir Sorgen gemacht, ob ich es überhaupt schaffen werde. Deshalb habe ich mich zu dem Mathematik Brückenkurs angemeldet. Der Kurs hat mir dabei geholfen, in Mathe wieder einzusteigen und Themen mit denen ich Schwierigkeiten hatte, aufzuzeigen. Die Mathe-App mit der der Brückenkurs zu Teilen begleitet wurde, war optimal um diese Themen nochmals eigenständig vertiefen zu können. Im Anschluss daran lief das Semester sehr gut. Vor allem der Aufbau der Mathematikvorlesung mit wechselnder Theorie und Übungen hat mir deutlich geholfen, den Stoff zu verstehen. “ (Daniel, AKI Studienanfänger 2021)

Nicht besonders intelligent, aber wie bei jedem Studiengang muss die Thematik am Ende zu den eigenen Vorlieben und Begabungen passen. Man braucht schon logisches Denken und vor allem Freude am Analysieren und Durchhaltevermögen beim Probleme lösen. Das hat auch manchmal was mit „Basteln“ zu tun, bis eine sehr gute Lösung entsteht.

Wichtig ist auch die Freude, Fragestellungen aus unterschiedlichen Anwendungsgebieten (Domänen) so weit zu erfassen, dass Sie mit Lösungen der Informatik bzw. mit KI-Verfahren bearbeitbar sind. Dazu gehört auch die Bereitschaft, in interdisziplinären Teams zu arbeiten und deren Fachsprache kennenzulernen.

In Mathe muss man nicht unbedingt spitze sein. Aber man braucht die Bereitschaft durch systematisches Üben auf das Level zu kommen, was man für die KI-Verfahren braucht. Siehe dazu auch den Abschnitt über Mathematik bzw. Programmieren.

Wie bei vielen Studiengängen der angewandten Wissenschaft liegt die Hürde am Anfang des Studiums oftmals nicht so sehr im intellektuellen Niveau des Stoffes, sondern eher darin, in den richtigen Studiermodus zu kommen (das richtige Zeitmanagement und den richtigen Lernstil für den hohen Stoffumfang zu entwickeln).

Nein, Physik-Wissen aus der Schule ist nicht notwendig, es gibt auch keine Physik- oder Elektrotechnik-Vorlesung im Studiengang AKI. Im Gegensatz zu Angewandter Informatik hat man bei AKI auch keine Vorlesung Technische Informatik, Embedded Systems bzw. E-Technik-Anteile.

Die Anwendungen der KI stammen aus vielfältigen Fachgebieten, sog. „Domänen“. Solche Domänen können zwar aus technischen Gebieten wie der Automatisierung sein, aber auch Themen aus Wirtschaft, e-Commerce, Medizin / Life Science und vielen anderen. In das notwendige Schnittstellen- bzw. Anwendungswissen arbeitet man sich gemeinsam mit den Anwendungsexperten so weit ein, wie es für das Verständnis der KI-Problematik notwendig ist. Man sollte offen sein, sich in unterschiedliche Domänen einzuarbeiten. Physik-Wissen ist dazu nicht Voraussetzung.

Es gibt Spezialgebiete der KI, in denen es von Vorteil ist, sich mit Rechnerarchitekturen auszukennen. Dies sind jedoch optionale Vertiefungsgebiete und i.d.R. Master-Spezialgebiete. Im Bachelor genügt es, mit PC’s umgehen zu können, man muss nicht ihre technischen Komponenten zusammenbauen bzw. konfigurieren können.

Absolut nicht. Sie werden nicht von Nerds bzw. Gamers umzingelt sein. Unsere AKI-Studierenden sind vielseitig interessiert, engagiert und teamorientiert. Im KI-Umfeld ist es gut, wenn sich die Studierenden für Themen in Wirtschaft, Gesellschaft, Industrie, Umwelt, Gesundheit, Inklusion, u.v.m. interessieren, denn all dies sind Anwendungsfelder für KI-basierte Zukunftslösungen. Ebenso ist ein Bewusstsein für ethische Fragen wichtig.

In den AKI-Erstsemester-Vorlesungen hatten wir in den Jahren 2020 und 2021 einen Frauen-Anteil von 19 % bzw. von 14 %. Der Frauen-Anteil in AKI ist somit höher als er im Durchschnitt in den Ingenieurwissenschaften ist. Wir sind bestrebt, den Frauenanteil weiter zu erhöhen, denn:

Frauen sind im Fachgebiet der Künstlichen Intelligenz etabliert. In großen Unternehmen wie Google sind mittlerweile über 30 % der Belegschaft weiblich. Hören Sie auch in die Podcasts und weiteren Infos bei WiDS (Women in Data Science) hinein. Die Arbeit im KI Umfeld adressiert Problemstellungen im gesamten gesellschaftlichen Umfeld und hierzu gehören auch die Sichtweisen und Fähigkeiten von Frauen.

Diversity (Vielfalt) in gemischten Teams ist für viele Firmen ein Erfolgsfaktor geworden. Gerade Frauen haben oftmals die besondere Offenheit und Begabung, an Schnittstellen mit Anwendungsexperten Problemstellungen aus unterschiedlichen Anwendungsgebieten (Domänen) zu erfassen.

Bei weiteren Fragen wenden Sie sich gerne an Prof. Dr. Daniela Oelke, Professorin für Machine Learning und Studiendekanin.

Wir haben Studierende gefragt, die zuvor ein Bachelor-Studium an einer Universität absolviert oder angefangen haben (z.B. Mechatronik, Informatik, etc).

Erfahrungen aus meiner Perspektive (Thomas, Absolvent Bachelor Maschinenbau am KIT): „Der größte Unterschied für mich ist die sehr viel familiärere Atmosphäre hier in Offenburg. In meinem ersten Studium waren wir teils über 600 Studierenden den Grundvorlesungen. Im Gegensatz hierzu sind die Kurse an der HS Offenburg mit 20-40 Studierenden wirklich sehr viel angenehmer und es ist nicht so anonym. Es ist viel leichter, mit den Dozierenden in Kontakt zu treten. Was mir bei dem AKI Studiengang insbesondere aufgefallen ist, ist, dass man so richtig merkt, dass die Dozierenden mit sehr viel Engagement und Leidenschaft dabei sind, und auch aktiv auf Wünsche und Anregungen der Studierenden eingehen – was wirklich super ist!“

Der Studiengang AKI in Offenburg ist breiter angelegt als viele Data Science Studiengänge. Neben Data Science sind wir in wichtigen KI-Anwendungsgebiete wie z.B. Autonome Systeme etc. sehr gut vertreten. Wir profitieren von einer breiten Zusammenarbeit mit anderen anwendungsorientierten Studiengängen, z.B. im Bereich Robotik mit Mechatronik/Maschinenbau, mit Medizintechnik, Biotechnologie und Biomechanik, mit Betriebswirtschaft, e-Commerce und Wirtschaftspsychologie. Als Hochschule mit großer Informatik-Expertise (siehe z.B. unser sehr gutes CHE-Ranking) bieten wir in AKI eine solide Informatik-Grundausbildung mit vielen Vertiefungsmöglichkeiten. Lesen Sie auch die Antwort bei der Frage „Wie unterscheidet sich der AKI-Studiengang von anderen Informatik-Studiengängen mit einem KI-Anteil?“

In AKI entfallen die ganzen eher technischen Teile der Informatik. Konkret gibt es z.B. keine Vorlesung zu technischer Informatik, Rechnerarchitektur, Betriebssysteme, Systemprogrammierung oder auch Embedded Systeme. Dafür haben Sie viel Zeit für Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Autonome Systeme, etc. Trotzdem erhalten Sie eine solide Informatik-Grundausbildung. Neben drei Programmiervorlesungen werden auch im AKI-Studiengang Fächer wie Datenbanksysteme und Software Engineering unterrichtet. Deshalb ist es durchaus auch denkbar, dass Sie später als Anwendungsentwickler bzw. Softwarearchitekt arbeiten können. Über Wahlfächer haben Sie die Möglichkeit, sich freiwillig auch in Vorlesungen der Angewandten Informatik zu vertiefen.  

Degree Bachelor of Science (B.Sc.)
Language of instruction German
Duration of program 7 semesters (incl. internship (one semester))
Beginning of study program Winter semester
Application Deadline September 24
Tuition and fees As of the 2017/18 winter semester, the following state tuition fees apply:
- EUR 1500 per semester for international, non-EU students
- EUR 650 per semester for students pursuing a second (non-consecutive) degree in Germany
For detailed information, click here.
Requirements Allg. oder fachg. Hochschulreife, Fachhochschulreife
Internship Not required
Selection procedure No
Accreditation Yes
ECTS 210 credits

Wichtige Links
 

Studien- und Prüfungsordnung

Bestimmungen über den formalen Ablauf von Studium und Prüfungen sowie über die Zulassungsbedingungen zu Prüfungen

Modulhandbuch

Inhaltliche Beschreibung der Lehrfelder des Studiengangs

Qualifikationsziele

Einstieg ins Studium

An den Einführungstagen lernen die neuen Studierenden "ihre" Hochschule Offenburg kennen. Unterstützt werden sie dabei vom Team der Hochschulkommunikation, das Semester für Semester ein informatives und abwechslungsreiches Programm für die Studienanfängerinnen und -anfänger zusammenstellt.

In den Fächern Mathematik und Physik bauen die Vorlesungen auf Schulwissen auf. Um Studienanfängerinnen und -anfängern den Übergang von Schule/Beruf ins Studium zu erleichtern, bietet die Hochschule Offenburg Vorkurse in diesen Fächern an, die jeweils zwei Wochen vor Vorlesungsbeginn stattfinden. Die Kurse dienen der Auffrischung und Vertiefung von Schulstoff, aber auch der Einführung in einige Themen, die nicht in allen Bildungsplänen enthalten sind. Vorkurse gibt es auch für einige der Informatik-Studiengänge zur Erleichterung des Einstiegs in die Programmierung.

Neue Studierende sollten die Vorkurse unbedingt besuchen, falls mindestens eine der folgenden Bedingungen auf sie zutrifft:

  • Längerer zeitlicher Abstand zur Schulzeit
  • Kein Abitur
  • Lediglich den Mathe-Grundkurs belegt
  • Mathe-Schulnote schlechter als 2,0
  • Starker Einsatz des grafikfähigen, programmierbaren Taschenrechners
  • Auf-Nummer-sicher-gehen wollen
  • schon Mit-Studierende kennenlernen möchten

Mathe-Tests zu Beginn des ersten Semesters zeigen den Vorsprung der Vorkurs-Teilnehmenden gegenüber den Nicht-Teilnehmenden.

Die genauen Termine der Vorkurse gibt es auf der Vorkurs-Seite des MINT-Colleges.

Mentor*innen sind Studierende höherer Semester, die den neuen Studierenden in den Bachelor-Studiengängen eine erste Orientierung im Studium geben:

  • Wie organisiere ich am besten meinen Studienalltag?
  • Wie bereite ich mich auf Prüfungen vor?
  • Wo finde ich das Prüfungsamt?
  • Wie funktioniert die Oskarkarte?
  • An wen kann ich mich bei Problemen wenden?
  • Was läuft abends in Offenburg oder Gengenbach?

Bei diesen und vielen anderen Fragen helfen die Mentor*innen den neuen Studierenden weiter. Jedem Mentor/jeder Mentorin ist dabei eine kleine Gruppe neuer Studierender zugeordnet. Die Treffen finden üblicherweise zu Beginn des Semesters organisiert statt, beispielsweise am Einführungstag. Später werden Ort und Zeitpunkt von den Gruppen selbst organisiert.

"Die Mentorinnen und Mentoren werden angeleitet und begleitet, können sich bei Fragen jederzeit per E-Mail an uns wenden und tauschen sich bei Treffen untereinander und mit den Organisatoren über ihre Erfahrungen aus", berichtet Jacqueline Obermann, die das Mentor*innenprogramm des vom MINT-Colleges lange Zeit betreut hat.

In eigener Sache: Das MINT-College ist immer auf der Suche nach engagierten Studierenden, die gern als Mentorin oder Mentor neuen Studierenden den Einstieg an der Hochschule erleichtern möchten. Fragen rund um das Programm beantwortet gern Justine Schindler.

Neue Studierende/neuer Studierender und noch nicht Teil einer Mentor*innengruppe? Einfach eine kurze Nachricht an die Koordinatorin des Mentor*innenprogramms schreiben: justine.schindler@hs-offenburg.de