KI – Studiengänge sind im Kommen
Im beruflichen und privaten Alltag breiten sich KI-Anwendungen rasant aus. Parallel dazu wächst ein vielfältiges Angebot an KI-Studiengängen.
KI erobert die Hochschulen: Immer mehr Studiengänge setzen auf künstliche Intelligenz.
Foto: Smarterpix / Mactrunk
Inhaltsverzeichnis
- Was genau ist eigentlich ein KI-Studium?
- „Reine“ KI-Studiengänge erkennt man am Namen
- Was lernt man in einem Studium der KI?
- Der Studiengang „Künstliche Intelligenz“ B.Sc. an der Technischen Hochschule Deggendorf (THD)
- KI-Angebote an der Wiener WU Executive Academy
- KI-Inhalte in anderen Studienfächern
Wie viele Studiengänge an deutschen Hochschulen haben KI zum Inhalt? Ein Test: Fragen wir doch einmal die KI selbst, zum Beispiel in Gestalt der Gratis-Version von Perplexity. Der Prompt lautet wörtlich: „Wie viele Studiengänge für Künstliche Intelligenz gibt es in Deutschland“. Die Antwort ist weder ganz aktuell noch ganz zur Frage passend, gibt aber schon einmal einen passablen Anhaltspunkt: „In Deutschland gibt es aktuell deutlich über 100 Studiengänge mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz, je nach Zählweise etwa im Bereich von 140 bis 150 Angeboten (Bachelor, Master und weiterbildende Programme)“.
Die erste als Grundlage genannte Quelle arbeitet mit Daten von 2019, die zweite bezieht auch einige Hochschulen in Österreich und der Schweiz ein, und die dritte nennt 143 Studiengänge in Deutschland, zwar ohne auf den ersten Blick erkennbaren Veröffentlichungszeitpunkt, dafür aber mit einem üppigen Serviceangebot zu jedem Studiengang und -ort bis hin zu Durchschnittspreisen für WG-Zimmer. Immerhin, die Erkenntnis der kurzen Recherche ist: So um die hundert KI-Studiengänge oder mehr scheint es momentan allein in Deutschland zu geben.
Was genau ist eigentlich ein KI-Studium?
Dazu liefert die befragte KI im zweiten Absatz eine noch zutreffendere Antwort: „Es gibt keine einheitliche Definition, was als „KI‑Studiengang“ zählt, weil viele Informatik- und Data‑Science‑Studiengänge KI nur als Schwerpunkt enthalten“. Und damit weg von der KI, hin zu einem echten Menschen: Magister Paul Kospach, Head of Public Relations an der Wiener WU Executive Academy.
Kospach bestätigt, dass es faktisch eine Zweiteilung beim KI-Studienangebot gibt, die sogar über die genannte KI-Antwort hinausgeht: „Es gibt zwei Bereiche. Der eine ist der, in dem man KI sozusagen als eigenes Thema lernt. Mindestens genauso wichtig ist aber – wir unterrichten ja zum Beispiel auch Finance, Marketing, Projektmanagement, Nachhaltigkeit – KI als Inhalt in all diesen Themen. Also, wir unterrichten auch in Fächern, die nicht KI heißen, KI, weil es einfach gar nicht mehr anders geht“.
„Nachhaltigkeit kannst du nicht mehr ohne KI machen“
Magister Paul Kospach, Head of Public Relations an der Wiener WU Executive Academy, über KI-Lehrinhalte in anderen Studiengängen
„Reine“ KI-Studiengänge erkennt man am Namen
Wer Studiengänge sucht, die ausschließlich oder schwerpunktmäßig KI als Lehrinhalt beinhalten, dürfte kein Problem damit haben, in wenigen Sekunden online eine Auswahl zu finden, sei es bei einer ersten Überblick-Suche oder bei einer gezielten Suche. Letztere ist sinnvoll, wenn man schon Präferenzen für einen bestimmten Abschluss (zum Beispiel Bachelor oder Master), einen bestimmten Studienort oder eine konkrete Hochschule hat oder sich von vornherein auf ein Präsenz- oder Fernstudium, ein duales oder berufsbegleitendes Studium festlegen möchte. Für Ingenieurinnen und Ingenieure in spe steht die Wahl bestimmter Hochschule je nach angestrebter Fachrichtung vermutlich ohnehin fest.
Ob allgemein oder gezielt, hier sind einige Begriffe, die dabei helfen, Studiengänge zu finden, die KI als zentralen Gegenstand des Curriculums oder einen großen KI-Anteil haben. Das verrät so gut wie immer schon ihr Name: „Künstliche Intelligenz“, „Angewandte Künstliche Intelligenz“, „Artificial Intelligence“, aber auch „Machine Learning“, „Data Science“, „Data Science and Artificial Intelligence“, „AI Engineering“, „Cognition“ „Robotics“ oder Kombinationen wie „Artificial Intelligence and Robotics“.
Was lernt man in einem Studium der KI?
Auch wenn künstliche Intelligenz der Namens- und inhaltliche Schwerpunkt eines Studiengangs ist, geht es inhaltlich nicht ohne die Fächer, die die inhaltliche Grundlage für KI bilden, insbesondere: Mathematik, Informatik und Programmierung. Hinzu kommen häufig Themen der Ethik, Vertrauenswürdigkeit von KI und IT-Sicherheit.
Wer sich genauer über die Ausrichtung und die Inhalte eines bestimmten KI-Studiengangs informieren möchte, schaut sich die Module an. Gerade in höheren Semestern geht es zunehmend um „reine“ KI.
Eine Auswahl typischer KI-Module
- Maschinelles Lernen
- Neuronale Netze
- Deep Learning
- Computer Vision
- Natural Language Processing
- Reinforcement Learning
- KI‑Projektlabs.
Eine Auswahl üblicher Mathematikgrundlagen
- Analysis
- Lineare Algebra
- Statistik.
Eine Auswahl klassischer Informatikgrundlagen
- Algorithmen
- Datenstrukturen
- Programmierung
- Software Engineering.
Der Studiengang „Künstliche Intelligenz“ B.Sc. an der Technischen Hochschule Deggendorf (THD)
Dieser Studiengang ist nur eine von vielen Möglichkeiten, an einer deutschen Hochschule KI zu studieren und sich gegen Ende des Studiums zu spezialisieren.
Und das ist der Steckbrief des Studiengangs: Studienabschluss Bachelor of Science (B.Sc.), Regelstudienzeit sieben Semester, 210 ECTS-Punkte, Unterrichtssprache Deutsch, Zulassungsvoraussetzung ist eine Hochschulzugangsberechtigung aus Deutschland, bei internationalen Abschlüssen eine anerkannte Zugangsberechtigung, wie sie der Deutsche Akademischer Austauschdienst e.V. (DAAD) listet, Kenntnisse in MINT-Grundlagenfächern sind von Vorteil. Die THD beschreibt die Spezialisierungsmöglichkeiten so: „Im 6. und 7. Semester kannst du dein Studium individuell gestalten, indem du Wahlpflichtfelder entsprechend deiner Interessen und deinem persönlichen Fokus besuchst, wie etwa Gesundheitswesen, Mobility, Energiemanagement, Produktion, Service-Dienste oder Gaming“.
KI-Angebote an der Wiener WU Executive Academy
Der wachsende Studien- und Ausbildungsmarkt für KI-Lerninhalte richtet sich nicht nur an junge Schulabsolventen und -absolventinnen und Erststudierende. So hat die Wiener WU Executive Academy beispielsweise zwei berufsbegleitende Angebote in ihr Programm aufgenommen, den Weiterbildungskurs AI Transforming Business und den Studiengang Executive MBA Digital Transformation & Data Science.
Der Weiterbildungskurs AI Transforming Business richtet sich vor allem an Führungskräfte aus verschiedenen Branchen und Abteilungen, Mitarbeitende im mittleren Management und fachlich interessierte Mitarbeitende von KMU. Der Kurs im Überblick: vier Präsenztage, vorher und nachher ein Online-Modul, Abschluss mit einem Zertifikat der WU Executive Academy. Der Kurs ist praxisnah angelegt; das Kursziel ist, dass die Teilnehmenden lernen, eigene KI-Projekte zu entwickeln und ihren Unternehmen umzusetzen.
Der Studiengang Digital Transformation & Data Science im Überblick: Dauer 18 Monate, Abschluss als Executive Master of Business Administration (EMBA), Sprache Englisch, 120 ECTS-Punkte, Modulübersicht: Managing the Digital Transformation, The Data Science Process, Data Science at Work: Challenges & Solutions, Leveraging Data Science for Digital Transformation, Selected Topics in Digital Transformation & Data Science, Digital Transformation & Data Science Elective, Master’s Thesis.
KI-Inhalte in anderen Studienfächern
Die beiden WU-Angebote sind keine reinen KI-Angebote, zeigen aber, wie KI-Lehrinhalte in andere Hochschulfächer eingebunden werden können – in diesem Fall in einen betriebswirtschaftlichen Kontext. Ein Trend, der sich schon heute in vielen Fachbereichen zeigt. Klar, auch künftig wird es Studienfächer und Studiengänge geben, die ganz ohne KI-Lehrinhalt auskommen. Oder in denen KI lediglich Betrachtungsobjekt ist. Doch in der akademischen Welt der Ingenieurinnen und Ingenieure in spe sieht das bereits jetzt anders aus, weiß Paul Kospach, Head of Public Relations an der Wiener WU Executive Academy.
Sein Fazit: „Ganz sicher, KI ist das Thema, ohne das es in der Zukunft nicht mehr gehen wird. In der akademischen Welt ist das schon lange klar, und gerade in den technologieaffinen Bereichen ist der Einsatz von KI ja besonders sinnvoll und besonders wertvoll“.
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