Künstliche Intelligenz studieren

Vom Autonomen Fahren über Predictive Maintenance bis zu Warnsystemen für Umweltkatastrophen: es gibt kaum einen Bereich, der in Zukunft nicht von Künstlicher Intelligenz profitiert. Und davon abgesehen ist unser Alltag bereits voller KI: Sie steckt in Empfehlungsalgorithmen, in Navigationssystemen und natürlich Large Language Models wie ChatGPT. Wenn Du Lust hast, diese Systeme nicht nur zu benutzen, sondern zu entwickeln, dann ist ein Studium mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz der erste große Schritt in Richtung KI-Karriere. Deine Jobaussichten als Machine Learning Engineers, NLP Specialists, Data Architects und KI-Developer stehen besser denn je.

Auf den Gebieten Künstlicher Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning wird in der Informatik schon lange geforscht. Studiengänge, die sich explizit diesen Technologien widmen, gibt es allerdings noch nicht ganz so lange. Bis vor wenigen Jahren war es üblich, dass Du Dir in einem allgemeinen Informatik-Bachelor die Grundlagen in Programmierung, Algorithmen, Softwaretechnik und Statistik draufgepackt hast und dann anschließend im Master Deinen Fokus auf Künstliche Intelligenz, Maschine Learning, Natural Language Processing oder Datenwissenschaften gelegt hast. Inzwischen ist Künstliche Intelligenz für immer mehr Disziplinen relevant und die stetig größer werdenden Datenmengen öffnen weitere Forschungsgebiete.

Data Science, Maschinelles Lernen, Data Analytics, Kognitive Informatik, Intelligent Mobile Systems oder angewandte KI – der Studiengang hat unterschiedliche Bezeichnungen

Heute bieten rund 18 deutsche Universitäten, Fachhochschulen und Fern-Unis neben Master-Plätzen eigene Bachelor-Studiengänge zum Trend-Thema KI an. Die Studiengänge können auch Data Science, Maschinelles Lernen, Data Analytics, Kognitive Informatik, Intelligent Mobile Systems oder angewandte KI heißen.

Als Fernstudium, Duales Studium oder berufsbegleitend findest Du inzwischen sehr unterschiedlich flexible Studienmodelle. Wie im klassischen Informatikstudium baust Du Dir in den ersten Semestern ein stabiles Fundament aus Programmierung – mit Fokus auf Python, Datenbanken-Know-how und Datenstruktur auf. Denn ohne Daten, keine KI. Um Mathe kommst Du genauso wenig drumherum wie Deine Informatik-Kommiliton:innen. Um Dein Verständnis für Künstliche Intelligenz zu schärfen sind Statistik und lineare Algebra samt Vektoren und Matrizen grundlegend.

Anschließend vertiefst Du Dein Wissen in diesen Bereichen:

• Maschinelles Lernen: In dem Kernbereich Deines Studiums lernst Du die Grundlagen des maschinellen Lernens. Themen können Supervised Learning, Unsupervised Learning, Decision Trees, Support Vector Machines und Clustering-Verfahren umfassen.
• Neuronale Netze: Du wirst verstehen, wie neuronale Netze funktionieren und wie sie für Aufgaben wie Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung und Mustererkennung eingesetzt werden.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Die Verarbeitung menschlicher Sprache durch Maschinen ist für Dich essenziell. Du lernst, wie Text- und Sentimentanalysen durchgeführt werden und maschinelles Übersetzen funktioniert.
• Data Analytics: Neben Datenbeschaffung und -bereinigung lernst Du, wie Du z.T. sehr große, unstrukturierte Datenmengen analysierst, visualisierst und interpretierst und Du daraus Erkenntnisse ableitest.

Je nach Uni, Technischer Hochschule oder FH kannst Du im Wahlpflichtbereich unterschiedliche Schwerpunkt setzen: von Assistenzsystemen, Robotik über Bild- und Sprachverarbeitung, Mensch-Computer-Interaktion (HCI) bis zu Virtual/Mixed Reality ist die Bandbreite riesig. Viele Hochschulen setzen bei den neuen Studiengängen auf einen sehr praxisorientieren Ansatz und Du wendest in begleitenden Übungen Dein Wissen direkt in der Theorie an. An Fachhochschulen kannst Du Dich in ganzen Praxissemestern Projekten z.B. aus dem Bereich Predictive Maintenance widmen und in Hochschulkooperationen mit Unternehmen berufliche Kontakte knüpfen.

Zu den verschiedenen Vertiefungsmöglichkeiten des Studiums der Künstliche Intelligenz gehören u.a. KI-Anwendungen in den Bereichen des Autonomen Fahrens, der Medizin, dem Gaming, aber auch der Landwirtschaft, der Business Intelligence oder der Industrie 4.0.

Neben dem praxisorientierten Wissen spielen die ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI eine wichtige Rolle im Studium. Je nach Ausrichtung und Deinem individuellen Schwerpunkt lernst Du in Seminaren und Vorlesungen aus den Disziplinen Ethik, Jura, Medizin, Linguistik, Kognitions- und Wirtschaftswissenschaften, welche rechtlichen und ethischen Fragestellungen Du bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz berücksichtigen musst. Wie sieht ein verantwortungsbewusster, sicherer Umgang mit Daten aus, der die Privatsphäre ausreichend schützt? Welche sozialen, politischen und wirtschaftlichen Auswirkungen können KI-Anwendungen lokal und global haben? Wer übernimmt Verantwortung, wenn Autos ohne Fahrer:in fahren oder Datensätze wegen fehlender Diversität zu Verzerrungen (Bias) führen und Menschen diskriminieren? Du setzt Dich mit ethischen Rahmenbedingungen auseinander und lernst, zuverlässige und sichere KI-Systeme zu entwickeln. Da Du mit dem Studiengang Künstliche Intelligenz sehr nahe an der Forschung bist, beschäftigst Du Dich mit ganz aktuellen Fragen nach verantwortungsvoller KI, wie Zertifizierung für KI-Systeme gestaltet werden können und ein ethisches KI-Design aussieht.

Als zukünftiger KI-Specialist hast Du sehr viel Spaß am Knobeln und lässt Dich nicht von Fehlschlägen frustrieren. Du befindest Dich in einem Cutting-Edge-Bereich, auf dem vieles noch unerforscht ist und definierte Richtlinien fehlen. Neben Deinen IT-Skills und Statistikwissen kannst Du die sehr komplexen Zusammenhänge herunterbrechen, so dass auch Nicht-Techies sie verstehen. Diese Kommunikationskompetenz und weitere Soft Skills sind wichtig, weil Du später im Beruf oft im Austausch mit anderen Fachexpert:innen z.B. aus der Produktion bist, für die Du KI-Anwendungen konzipierst. Auch wenn es die Studienrichtung noch nicht so lange gibt, ist die Nachfrage nach KI-Expert:innen hoch und Nachwuchstalente werden stark gesucht. Für Unternehmen ist es existenziell, wettbewerbsfähig zu bleiben und Technologien wie KI, Deep Learning und Maschinelles Lernen sind dafür wichtige Instrumente.

Mit Deinem Abschluss in Künstlicher Intelligenz oder Data Science stehen Dir ziemlich viele Türen offen. Du kannst Dich unter anderem auf diese Berufe spezialisieren:

• Als Data Scientists bist Du Expert:in für Datenanalyse. Du sammelst, bereinigst und analysierst Daten, um Optimierungsmöglichkeiten auszumachen.

• Als Machine Learning Engineer entwickelst und implementierst Du Machine-Learning-Modelle und Algorithmen. Du arbeitest z.B. in der Softwareentwicklung, an Autonomem Fahren, Spracherkennung und oder Bildverarbeitung.

• Als Data Engineer bist Du für die Dateninfrastruktur und -verarbeitung verantwortlich. Du baust Datenpipelines, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu speichern.

• Als Data Analysts bist Du darauf spezialisiert, diese Daten zu analysieren und Berichte oder Visualisierungen zu erstellen, um Geschäftstrends zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.

• Als KI-Forscher:in bist Du am Puls der Zeit und an der Entwicklung neuer KI-Technologien und -Methoden beteiligt. Du arbeitest in der akademischen Forschung an Unis, in Forschungsinstituten oder in Unternehmen, die KI-Innovationen vorantreiben z.B. im Cyber Valley, Europas größtem Forschungskonsortium in Baden-Württemberg.

• Als KI-Ethiker:in bist Du in den nächsten Jahren eine sehr wichtige Person. Du stellst sicher, dass Unternehmen KI verantwortungsbewusst einsetzen. Du entwickelst Richtlinien, bewertest die ethischen Risiken und identifizierst mögliche Folgen der KI-Anwendung z.B. im Hinblick auf Datenschutz, Privatsphäre und Diskriminierung. In Unternehmen überwachst Du die Einhaltung ethischer Standards der KI-Systeme und sorgst für die Umsetzung im Rahmen der Compliance.

• Als KI-Berater:in unterstützt Du Unternehmen und Organisationen dabei, herauszufinden, wo sie durch welches KI-System profitieren können. Von der KI-Strategie-Beratung bis zur Implementierung sind Deine Aufgaben sehr vielfältig: Du analysierst, in welchen Bereichen ein KI-Einsatz sinnvoll ist und wählst geeignete KI-Technologien aus, die kompatible mit den Frameworks des Unternehmens sind. Und Du begleitest die Implementierung samt Change-Management-Maßnahmen, um sicher zu stellen, dass die neue Technik nicht als Bedrohung, sondern Hilfe wahrgenommen wird.

Datengetriebene Entscheidungen z.B. in Geschäftsprozesse, die sich durch KI optimieren lassen betreffen (fast) alle Branchen. Ob Du in der Landwirtschaft 4.0 aka Precision Farming Algorithmen entwickelst, die per Bildanalyse frühzeitig Krankheiten an Pflanzen erkennen oder im Bereich Robotics gehbehinderten Menschen z.B. mit Exoskeletten mehr Bewegungsspielraum ermöglichst: Deine Einsatzbereiche mit einem Studium der Künstlichen Intelligenz sind sehr vielfältig. Genauso kannst Du mit Deinem Uni-Abschluss im Gesundheitsbereich und E-Health Daten analysieren, um Krankheitsmuster zu identifizieren, personalisierte Medizin zu entwickeln und die Gesundheitsversorgung zu verbessern oder der Marketingabteilung Datenanalysen liefern, damit sie das Verhalten der Kund:innen besser versteht, Kampagnen optimiert und personalisierte Marketingstrategien entwickelt. Wofür auch immer Du Dich entschiedest, mit einem Studienabschluss Künstliche Intelligenz (B.A.) / (M.A.) hast Du die Wahl beim Berufseinstieg.