KI studieren - Was genau? Wo? und Wie?
KI studieren - aber was?KI studieren - aber wo?KI studieren - aber wie?Nach dem Studium
KI studieren - aber was?
"KI studieren - aber was?" - Diese Frage mag einfach erscheinen, ist jedoch äußerst komplex! Mit der fortschreitenden Entwicklung des breiten Feldes der Künstlichen Intelligenz werden immer mehr Spezialisierungen möglich und für diverse Berufsfelder erforderlich. Künstliche Intelligenz umfasst heute verschiedene Bereiche wie maschinelles Lernen, Computer Vision, Natural Language Processing, Robotik und mehr. Jeder Bereich erfordert spezifisches Fachwissen und Fähigkeiten, um effektiv eingesetzt werden zu können.
Deshalb gibt es verschiedene Möglichkeiten, um in der KI-Branche Fuß zu fassen:
- Studium und akademische Ausbildung: Ein Studium in Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Bereich kann eine solide Grundlage für eine Karriere in der KI-Branche bieten. Es gibt auch spezialisierte Studiengänge in KI und verwandten Bereichen, die spezifisches Wissen vermitteln können.
- Weiterbildungen und Zertifizierungen: Es gibt eine Vielzahl von Weiterbildungs- und Zertifizierungsprogrammen, die speziell auf KI und verwandte Technologien ausgerichtet sind. Diese können helfen, spezifische Fähigkeiten zu erlernen und zu vertiefen.
- Praktische Erfahrungen und Projekte: Die Teilnahme an Praktika, Projektarbeiten oder Wettbewerben im Bereich KI kann wertvolle praktische Erfahrungen bieten. Durch die Arbeit an realen Problemen können wichtige Fähigkeiten erlernt und vertieft werden.
- Networking und Kontakte: Networking ist in der KI-Branche besonders wichtig, da sie sich schnell entwickelt und ständig neue Entwicklungen gibt. Durch den Austausch mit Fachleuten und die Teilnahme an Konferenzen, Meetups oder Workshops kann man sein Wissen erweitern und potenzielle Karrieremöglichkeiten entdecken.
Infografik: Das macht ein KI-Spezialist.
Letztendlich gibt es viele verschiedene Wege, um in der KI-Branche erfolgreich zu werden. Es ist wichtig, sich ständig weiterzubilden, mit der Entwicklung Schritt zu halten und lebenslang zu lernen. Mit Leidenschaft, Engagement und Beharrlichkeit kann man in der KI-Branche erfolgreich sein und einen Beitrag zu zukünftigen Innovationen leisten.
KI studieren - aber wo?
Da jede Hochschule über eigene Schwerpunkte verfügt, lohnt es sich spätestens im Master-Studium die Hochschule zu wählen, die zu den eigenen Interessen passt. Ein Wechsel der Hochschule ist dabei stets möglich und kann spätestens nach dem Bachelor-Abschluss, in dem häufig allgemeine Inhalte vermittelt werden, angebracht sein.
Um die Entscheidung "Wechseln oder bleiben?" einfacher zu machen, lohnt es sich mit Studierenden, Absolventen oder Lehrpersonal der Wunsch-Hochschule zu vernetzen, um aus erster Hand Informationen über die Studienbedingungen und Schwerpunkte zu erhalten. Letztendlich sollte die Wahl der Hochschule gut überlegt sein und den individuellen Interessen und Zielen entsprechen. Ein Wechsel kann eine gute Möglichkeit sein, um sich weiterzuentwickeln und neue Perspektiven zu gewinnen.
Es ist wichtig zu beachten, dass ein Hochschulwechsel mit zusätzlichen Herausforderungen verbunden ist, wie zum Beispiel der Anerkennung von bereits erbrachten Leistungen und dem Eingewöhnen an eine neue Umgebung. Daher ist es ratsam, sich frühzeitig über die verschiedenen Möglichkeiten und Voraussetzungen für einen Hochschulwechsel zu informieren.
Hier sind einige Studiengänge:
KI studieren - aber wie?
Die individuellen Faktoren der verfügbaren Zeit, finanzielle Aspekte und die persönliche Motivation sind entscheidend, um den richtigen Studiengang zu wählen.
Ein KI Studium kann Robotik enthalten. (Foto: AdobeStock_669171948)
- Teilzeit-Studiengänge: Diese Studiengänge bieten die Möglichkeit, neben dem Studium noch einer Berufstätigkeit nachzugehen und somit das Studium finanzieren zu können.
- Online-Studiengänge: Diese Studiengänge ermöglichen es, von zu Hause aus zu studieren und somit flexibel zu bleiben. Sie eignen sich besonders für Personen, die zeitlich und räumlich eingeschränkt sind. Solche Studiengänge werden auch an Fernhochschulen angeboten.
- Duale Studiengänge: In dualen Studiengängen wechseln sich Theoriephasen an der Hochschule mit Praxisphasen im Unternehmen ab. Dadurch erhalten Studierende sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Erfahrung.
- Studiengänge mit interdisziplinären Ansätzen: Studiengänge, die mehrere Fachrichtungen miteinander verbinden, können vielfältige Berufsmöglichkeiten eröffnen und bieten eine breitere Wissensbasis.
Letztendlich ist es wichtig, dass der gewählte Studiengang zu den eigenen Interessen, Fähigkeiten und Zielen passt, um erfolgreich zu sein und persönliche Zufriedenheit zu erreichen. Die folgenden Studiengänge bieten aufgrund besonderer Eigenschaften bessere Anpassungen an die eigene Lebenssituation sowie die Nachfrage aus der Wirtschaft an:
Besonderheit: Duales Studium
Im dualen Studium bietet die Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe den B.Sc. Data Science an. Dort lernen Studierende verschiedene Methoden und Theorien aus den Bereichen Informatik, Mathematik und Statistik kennen. Damit analysieren sie große Datenmengen gewinnen neue Erkenntnisse. Zudem lernen sie, wie sie Datenmodelle und -strukturen entwickeln, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.
Das duale Studium ermöglicht es den Studierenden, theoretisches Wissen in der Praxis anzuwenden und somit wichtige berufliche Erfahrungen zu sammeln. Die enge Verzahnung von Theorie und Praxis bereitet die Studierenden optimal auf die Anforderungen des Arbeitsmarktes vor.
Nach erfolgreichem Abschluss des Studiums sind die Absolventinnen und Absolventen in der Lage, in verschiedenen Branchen, wie beispielsweise IT-Unternehmen, Beratungsunternehmen, Banken oder Versicherungen, als Data Scientists zu arbeiten und komplexe Datenanalysen durchzuführen.
Besonderheit: berufsbegleitendes Studium
Für Berufstätige bietet die Hochschule Albstadt-Sigmaringen ein berufsbegleitendes Data Science Master-Studium an. Das Studium kombiniert theoretisches Wissen mit praktischer Erfahrung und ermöglicht es den Studierenden, ihre Kenntnisse in den Bereichen Data Science, Machine Learning und Big Data Analytics zu vertiefen. Die Studierenden können ihre Kurse am Wochenende oder abends absolvieren und so Beruf und Studium optimal miteinander vereinbaren.
Durch die qualifizierte Ausbildung im Bereich Data Science stehen den Absolventen nach dem Studium zahlreiche berufliche Perspektiven offen. Sie können in Unternehmen aller Branchen tätig werden und beispielsweise als Data Scientist, Datenanalyst oder Business Intelligence Spezialist arbeiten.
Besonderheit: englischsprachiges Studium
Die universelle Sprache der KI ist Englisch. Daher bietet die Universität Mannheim das englischsprachige Studium zum Master of Data Science an. In diesem Programm vertiefen Studierende ihr Wissen in den Bereichen Data Science, Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Big Data.
Die Universität Mannheim verfügt über eine starke Forschungsinfrastruktur und arbeitet eng mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen in der Region zusammen, um den Studierenden wertvolle Praxiserfahrungen und Einblicke in aktuelle Entwicklungen in der Data Science zu bieten.
Der Masterstudiengang in Data Science an der Universität Mannheim bereitet die Studierenden auf eine Karriere in verschiedenen Bereichen vor, einschließlich Wirtschaftsunternehmen, Forschungsinstitute, Regierungsbehörden und NGOs. Absolventen haben die Möglichkeit, als Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Analyst oder Business Intelligence Specialist zu arbeiten.
Auch ein KI-Studium findet an einer Hochschule statt. (Foto: AdobeStock PETR BABKIN 652361795)
Nach dem Studium: Forschung oder Wirtschaft?
Im Studium wurde Semester für Semester gelernt, Klausuren geschrieben, Projekte wurden durchgeführt. Vielleicht wurden bereits Ideen für das Berufsleben generiert? Das ist nicht ungewöhnlich, denn laut einer Studie de KI-Bundesverbands sind 41,5 % der KI-Startups eine Ausgründung aus einem wissenschaftlichen Institut.
Die Mehrheit der Studierenden tritt jedoch direkt in die freie Wirtschaft ein, um als KI-Experten in Unternehmen zu arbeiten. Dort werden bereits viele ehemalige Hochschulprojekte erfolgreich eingesetzt, um Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu unterstützen. Die unten angeführten Beispiele verdeutlichen die hohe Nachfrage nach KI-Kenntnissen und die direkte Anwendbarkeit im Arbeitsalltag.
Daher sollten Studierende ihre Studienprojekte nicht nur als akademische Übungen betrachten, sondern als potenziellen Einstieg in die KI-Expertise im Arbeitsumfeld.
Hier gibt es einige Beispiele für ehemalige Hochschulprojekte, die ihre Praxistauglichkeit in Unternehmen beweisen:
