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Universitätsstudium Artificial Intelligence

Ausbildungsbereiche: Technik, EDV, Telekommunikation
Ausbildungsart: Uni/FH/PH

Studierende erhalten eine fundierte Ausbildung in Informatik und Mathematik sowie in Kernbereichen der Artificial Intelligence.

Ausbildungsart
Bachelorstudium (UNI)
Dauer
6 Semester
Form
Vollzeit
Voraussetzungen
  • Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung, Studienberechtigungsprüfung
  • Englischkenntnisse auf Level B2 (Maturaniveau) empfohlen
Abschluss

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigung

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Gruppe

Ingenieurwissenschaften (Uni)

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Berufe nach Abschluss

Data-Warehouse-AnalystIn, Datenbank-EntwicklerIn, DatenbankadministratorIn, Datenschutzexpert(e)in, Datensicherheitsexpert(e)in, InformatikerIn, InformationstechnikerIn, IT-ProjektleiterIn, IT-QualitätsmanagerIn, IT-SpezialistIn für Internet-Anwendungen, IT-SystementwicklerIn, MathematikerIn (Informations- und Datenverarbeitung), MedizininformatikerIn, Software-BetreuerIn, Software-EntwicklerIn für Anwendungen, Softwarearchitect (m/w), WirtschaftsinformatikerIn

weitere Informationen
Zusatzinfo

ab Wintersemester 2019/2020

in Englischer Sprache 

Inhaltliche Schwerpunkte:

  • Computer Science: Python programmiert und die Grundlagen über Algorithmen und Datenstrukturen
  • Mathematics: alle für AI relevanten mathematischen Grundlagen
  • AI Basics and Practical Work: Grundkompetenzen und Fertigkeiten anhand realer Problemstellungen
  • AI and Society: Wie intelligent können Maschinen sein und wo werden sie im Alltag eingesetzt? Bedeutung der AI für die Gesellschaft und Interaktion von intelligente Systeme mit den Menschen
  • Data Science: mit Techniken aus Mathematik, Statistik und Informatik Wissen aus Daten ziehen, Methoden der Sprachverarbeitung und der Signalverarbeitung
  • Knowledge Representation and Reasoning: Wie kann Wissen so in eine Maschine integriert werden, dass diese Schlüsse daraus ziehen oder Probleme lösen kann?
  • Machine Learning and Perception: Wie können Maschinen aus Daten und Erfahrungen für zukünftige Aufgabenstellungen lernen? Wie nehmen Maschinen ihre Umgebung wahr und lernen sie zu verstehen? Können Maschinen mehr lernen als Menschen?
Oberösterreich
Universität Linz - Johannes Kepler Universität (öffnen)
4040 Linz - Auhof, Altenbergerstr. 69
Tel.: +43 (0)732 / 24 68 -3314, Fax: +43 (0)732 / 24 68 -3300, http://www.jku.at/
 
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