Überblick
Der zweijährige Masterstudiengang Artificial Intelligence and Data Science an der Universität Düsseldorf vermittelt tiefgehende theoretische sowie praktische Kompetenzen in den Schlüsseltechnologien der modernen Digitalisierung. Studierende befassen sich intensiv mit intelligenten Algorithmen, datengetriebenen Analysemethoden und deren Anwendung auf komplexe Fragestellungen aus Wissenschaft und Wirtschaft. Die englischsprachige Ausbildung in Düsseldorf bereitet zielgerichtet auf anspruchsvolle Forschungs- und Entwicklungsaufgaben im internationalen Umfeld vor.
Studieninhalte
Über den Studiengang
Besonders macht den zweijährigen, englischsprachigen Masterstudiengang „Artificial Intelligence and Data Science“ an der Universität Düsseldorf die Verknüpfung einer fundierten mathematischen KI-Ausbildung mit einem starken Schwerpunkt auf Deep Learning und integrierten Praxisphasen in der Spitzenforschung. Das Programm behandelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die Anwendung moderner Algorithmen auf reale Problemstellungen in Wissenschaft und Industrie. Durch eine Vielzahl von Wahlpflichtfächern können Studierende ihr Qualifikationsprofil individuell auf persönliche Forschungs- oder Karriereinteressen abstimmen.
Studieninhalte & Module
Das Studium gliedert sich in ein mathematisch-technisches Kerncurriculum, flexible Spezialisierungsbereiche und praxisorientierte Forschungsphasen.
Kernmodule:
- Mathematical and Statistical Foundations of Data Science
- Advanced Programming and Algorithms
- Machine Learning
- Deep Learning
- Lab Rotation I
- Lab Rotation II
- Master Thesis
Ergänzend können Wahlpflichtfächer aus Vertiefungsbereichen wie Natural Language Processing, Reinforcement Learning, Generative Models, Computational Linguistics, Neuroimaging oder relationalen Datenbanken belegt werden.
Berufsperspektiven
Absolventinnen und Absolventen sind darauf vorbereitet, anspruchsvolle Forschungsaufgaben in akademischen Einrichtungen sowie in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen (R&D) der Industrie zu übernehmen. Sie besitzen die Fähigkeit, modernste KI-Algorithmen zu verstehen, anzupassen und zur Lösung komplexer, datenbasierter IT-Probleme einzusetzen. Darüber hinaus bietet der Abschluss eine optimale Grundlage für eine anschließende Promotion oder die Aufnahme in weiterführende Graduiertenkollegs.
Besonderheiten
Eine wesentliche Besonderheit des Studiengangs sind die zwei verpflichtenden, sechswöchigen Lab Rotations (jeweils 10 ECTS). Diese praktischen Forschungsarbeiten können flexibel in Arbeitsgruppen der HHU, in Industrie-R&D-Abteilungen oder bei externen Partnern wie dem Forschungszentrum Jülich (z. B. am Jülich Supercomputing Centre) absolviert werden. Sie dienen idealerweise auch als Vorbereitung auf die sechsmonatige Masterarbeit. Der Studiengang ist zulassungsbeschränkt und erfordert neben einem passenden Bachelorabschluss (Note 1,0 bis 2,5) mindestens 30 ECTS in mathematisch-stochastischen Grundlagen sowie einen Nachweis ausreichender Englischkenntnisse (mind. B2).
Zulassung & Voraussetzungen
Örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: nur Wintersemester