Künstliche Intelligenz (KI) ist als Schlüsseltechnologie aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken. Ob in der Robotik, Logistik oder dem Gesundheitswesen: KI gehört die Zukunft! Der Bachelorstudiengang Angewandte Künstliche Intelligenz befasst sich mit informatischen und mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens sowie deren praktischen Anwendung. Zusätzlich spielen gesellschaftliche und ethische Fragestellungen eine wichtige Rolle im Lehrplan.
Der Bachelor Angewandte Künstliche Intelligenz ist das erste Studienangebot der „HHN School of Applied Artificial Intelligence“, das von Lehrenden aus 4 Heilbronner Fakultäten gestaltet wird. Studierende beschäftigen sich mit technischen, wirtschaftlichen sowie gesellschaftlichen Aspekten von KI-Systemen. Diese kombinierte wissenschaftliche und praxisorientierte Ausbildung garantiert Expert*innen der Zukunftstechnologie KI beste Chancen auf dem Arbeitsmarkt.
Der Bachelor Angewandte Künstliche Intelligenz kann auch als Modell "Studium mit vertiefter Praxis" gewählt werden. Nähere informationen dazu:
Grundlagen
Vertiefung des Fachwissens
Die Studierenden der Fachrichtung AKIB verfügen über ein breit gefächertes interdisziplinäres Wissen insbesondere Grundlagen in Mathematik und Informatik mit vertieften Kenntnissen der Künstlichen Intelligenz. Darüber hinaus erlangen sie Domänenkompetenz in mindestens einem Anwendungsgebiet der KI sowie eine fundierte gesellschaftswissenschaftliche Ausbildung zur Einordnung von KI-Themen in den gesellschaftlichen Diskurs zu ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Fragestellungen.
Um für die Anforderungen der Zukunft gerüstet zu sein, ist es das Ziel des Studiengangs, eine kombinierte wissenschaftliche Ausbildung mit ingenieurs-, wirtschafts-, und gesellschaftswissenschaftlichen Methoden anzubieten. Im anwendungsorientierten Hochschulstudium werden so die Grenzen zwischen Technik und Mensch geöffnet. Optimale Lösungsansätze für zukunftsorientierte Produkte werden nur gefunden, wenn die Entscheidungen für Lösungen aufgrund technischer und menschlicher Rahmenbedingungen unter Einbeziehung aller Schnittstellen getroffen werden.
In Summe ergibt sich somit ein besonders nachhaltiges Ausbildungsangebot, das sowohl mit einem ersten Hochschulabschluss für den Berufseinstieg in der Industrie als auch für ein weiterführendes Masterstudium qualifiziert. Die Qualifikationsziele des Studiengangs bestehen darin, den Studierenden Wissen, Fertigkeiten und Kompetenzen in diesen Bereichen zu vermitteln, so dass auf Basis einer hervorragenden Grundlagenausbildung neue Wissensgebiete und damit auch neue Produkte erschlossen werden können.
Praktische Erfahrung
Studierende sammeln wertvolle Praxiserfahrungen in einem Unternehmen mit KI-Expertise oder in einer entsprechenden Fachabteilung eines Betriebes. Es müssen 100 Arbeitstage im Unternehmen geleistet werden.
Der Fokus des Praxissemester liegt auf:
Das Praxissemester kann auch im Ausland absolviert werden. Dies sollte sehr frühzeitig vorbereitet werden.
Praxisnahe Vertiefung und Wahlpflicht
Im Rahmen des Studiums kann eine Vertiefung in einem Anwendungsgebiet erfolgen. Zur Wahl im Hauptstudium stehen folgende Profile:
Im Anwendungsgebiet Automotive (AU) werden Grundlagen in der KfZ-Technik und in KfZ-Systemen vermittelt. Moderne Fahrzeuge sind zunehmend digitalisiert und mit den Schritten zu assistierten bzw. autonomen Fahrzeugen spielen KI-Systeme eine immer größere Rolle. Unzählige Sensoren liefern Daten über Fahrzeug und Umwelt. Diese Daten werden nach der Verarbeitung durch maschinelle Lernverfahren zur Entscheidungsunterstützung oder für regelnde Aktionen des Fahrzeugs herangezogen.
Im Sinne einer nachhaltigen und vorausschauenden Unternehmensführung werden im Anwendungsgebiet Betriebswirtschaft (BW) die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI in betriebswirtschaftlichen Prozessen aufgezeigt. Studierende beschäftigen sich mit strategischen Analysen und Entscheidungen, planerischen Aufgaben und Forecasts bis hin zu dispositiven Entscheidungen sowie der operativen Steuerung in Echtzeit inkl. Risiko- und Engpassmanagement. Dabei wird ein Verständnis für die unterschiedlichen inhaltlichen und zeitlichen Anforderungen an Daten, Methoden und Ergebnissen sowie deren anwendungsorientierte Umsetzung vermittelt.
Die Grundlagen der Logistiksysteme und –prozesse stehen im Fokus des Anwendungsgebiets Logistik (LO). Die Komplexität internationaler logistischer Prozesse, mit denen auch mittelständische Unternehmen konfrontiert sind, ist auf datengestützte Planung und Überwachung angewiesen. In diesem Profil können sich Studierende in den verschiedenen Aspekten der Logistikplanung und –controlling vertiefen.
Aus einer Vielzahl von technischen Prozess- und Qualitäts- sowie Maschinendaten lassen sich unter Anwendung der KI Muster erkennen, auf deren Basis Algorithmen entwickelt werden. Diese tragen dazu bei, den Ressourceneinsatz insgesamt zu reduzieren und dadurch die Effizienz zu verbessern.
Im Anwendungsgebiet Robotics and Automation (RO) werden die Grundlagen von Robotic Systemen und automatisierten Systemen vermittelt. Diese Systeme sind durch Sensornetzwerke gekennzeichnet, die große Datenmengen produzieren. Diese werden genutzt, um Aktoren anzusteuern. Für die immer komplexer werdenden Aktionen werden zunehmend Methoden der KI genutzt, um flexibel auf aktuelle Gegebenheiten reagieren zu können.
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine wesentliche Kerntechnologie im Digitalisierungsprozess. Fach- sowie Führungskräfte im Bereich KI sind für den Unternehmenserfolg unabdingbar und daher auf dem Arbeitsmarkt sehr gefragt. Der erfolgreiche Abschluss des Bachelorstudiengangs qualifiziert sowohl für einen Berufseinstieg als auch für die Aufnahme eines wissenschaftlich vertiefenden Masterstudiums.
Mit einem Bachelor of Science Angewandte Künstliche Intelligenz verfügen Sie über ein breites Wissensspektrum der Mathematik und Informatik – insbesondere in den Bereichen, die für die Konzeption, Implementierung und Bewertung von KI-Systemen notwendig sind. Absolvent*innen werden vornehmlich als Systementwickler*innen für KI-basierte IT-Systeme oder in einer anderen qualifizierten selbständigen oder angestellten Tätigkeit im Data-Mining-Zyklus beschäftigt sein. In der Systementwicklung agieren Absolvent*innen als Bindeglied zwischen technischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Anforderungen und sind zusätzlich befähigt, die domänenbezogene Differenzierung in der Anwendung mit einzubeziehen.
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