AI Engineering

Master-Studiengang an der FH Technikum Wien

Überblick

Das Studium rund um Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz gilt als eines der Schlüsselkonzepte der Digitalisierung, das viele Bereiche unseres täglichen Lebens betreffen wird. Menschen werden schon heute von intelligenten Bots im World Wide Web angesprochen, erste Autos fahren von selbst, intelligente Haushaltsgeräte erhalten Einzug in unsere Wohnungen, Gamer spielen gegen smarte Computergegner in automatisch erzeugten künstlichen Welten, Proteine werden am Computer gefaltet, Ärzt*innen werden bei der Bildanalyse von Software unterstützt, die aus tausenden Bildern gelernt hat, Texte (z.B. chatGPT) und Bilder (z.B. Stable Diffusion) werden von AIs generiert … für die Zukunft stehen weitreichende Anwendungsfelder in Aussicht, denn AI-Algorithmen und deren Interaktion mit der Umwelt sind essenzielle Bestandteile der Entwicklung künftiger Soft- und Hardwaresysteme. Eine Analyse der FHTW hat ergeben, dass auch am Arbeitsmarkt eine stark wachsende Nachfrage nach Expert*innen für Artifical Intelligence zu erwarten ist.

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Studium

Im Rahmen des Master-Studiengangs AI Engineering können Studierende zwischen den Vertiefungsrichtungen „AI Technologies“ und „Game Engineering“ wählen, die entweder noch tiefer in das Thema der AI Technologien eindringen oder sich in Richtung der Entwicklung von Computerspielen mit fortgeschrittenen künstlichen Intelligenzen orientieren.

Beispiele für Projekte von Studierenden der beiden Vertiefungsrichtungen finden sich hier:

Allgemeine Lehrveranstaltungen

Studierende beider Vertiefungsrichtungen absolvieren die nachfolgenden Lehrveranstaltungen:

  • Machine Learning 1: Basics
  • Machine Learning 2: AI Concepts and Algorithms
  • Reinforcement Learning
  • Programming
  • Advanced Programming
  • Software Engineering
  • Numerical Methods
  • Probabilistic Methods
  • Scientific Working
  • Business Model Innovation & Law
  • Development Project 1 & 2
  • Master Thesis Project & Seminar
  • Bei Bedarf: Computer Graphics Basics
  • Freiwilliger Sommerselbstlernvorbereitungskurs für Basics in C++, Python und Statistics

Die Lehrveranstaltungen der Spezialisierungsrichtungen („AI Technologies“ und „Game Engineering“) sind unterhalb näher beschrieben:

Vertiefungsrichtung AI Technologies

Vertiefungsrichtung Game Engineering

Fakten zum Studium

  • Studienbeginn: Anfang September
  • Dauer: 120 ECTS-Punkte, 4 Semester
  • Abschluss: Master of Science (MSc)
  • Form: Abendform, Deutsch
  • Kosten pro Semester: € 363,36 Studienbeitrag, € 24,70 ÖH-Beitrag; € 3.000 Studienbeitrag für Studierende aus Drittstaaten: geltende Ausnahmen und Informationen
  • Anwesenheitszeiten im Studium: Lehrveranstaltungen finden fix an drei bis vier Wochentagen (Mo-Fr) statt, Ausnahmen sind möglich. In der Abendform finden Lehrveranstaltungen zwischen 17:50 und 21 Uhr statt. Die konkreten Wochentage werden noch bekanntgegeben.
  • ECTS auf Englisch: 18
  • Empfohlene Auslandssemester (optional): 2, 3 oder 4

Wie unterscheidet sich eigentlich Artificial Intelligence von Data Science?

Artificial Intelligence (AI) und Data Science (DS) haben gerade im Bereich Machine Learning natürliche Überlappungsbereiche. Aber …

An der FH Technikum Wien beschäftigt sich der Master-Studiengang AI Engineering stärker mit der Entwicklung integrierter Systeme wie beispielsweise Echtzeitbilderkennung, Prozessierung menschlicher Sprachen (NLP), selbstfahrenden Autos oder mit medizinischen AI-Unterstützungssystemen.
Der Fokus liegt hierbei stark auf Programmierung, Software Engineering und Algorithmen.

Der Master-Studiengang Data Science beschäftigt sich hingegen stärker mit dem Data Engineering (Erhebung, Aufbereitung, Speicherung), der Analyse sowie der Entwicklung von Vorhersagemodellen in Unternehmen. Die Verwendung verfügbarer Softwarepakete und Frameworks spielen hierbei eine zentrale Rolle. Die Selbstentwicklungskomponente ist weniger stark ausgeprägt als im Master AI Engineering.

In beiden Richtungen bestehen in unserer exponentiell wachsenden Informationsgesellschaft ausgezeichnete Jobaussichten.

Berufsaussichten

Absolvent*innen entwerfen, implementieren und integrieren AI basierte Systeme und AI Algorithmen auf Basis aktuellster Konzepte, Technologien, Programmiersprachen und Tools.

Dies inkludiert Machine Learning auf einer Vielzahl von Daten, Visual Computing und Mixed Reality, Interactive AI, Verarbeitung von Sprache und Multimediadaten oder die intelligente Steuerung von virtuellen Charakteren.

Betätigungsfelder für AI-Engineers sind beispielsweise Vorhersagesysteme, Design und Entwicklung von Unterstützungssystemen, Simulationsanwendungen oder Computerspiele.

Absolvent*innen sind unter anderem als hochqualitative AI Developers, Machine Learning Experts, Data Scientists, Software Engineers, Game Developer, DevOps-Engineer oder Smart Systems Engineers in praktisch allen Branchen hoch gefragt.

Voraussetzungen

Fachliche Zugangsvoraussetzung ist ein abgeschlossener facheinschlägiger Bachelor-Studiengang oder ein gleichwertiges Studium mit mindestens 180 ECTS-Punkte – exemplarisch:

  • Informatik, Software: Software-Engineering, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medientechnik, Mobile Computing, Computersicherheit, Informations- und Kommunikationssysteme, IT-Security, Geoinformation

Wenn die Gleichwertigkeit grundsätzlich gegeben ist und nur einzelne Ergänzungen auf die volle Gleichwertigkeit fehlen, ist die Studiengangsleitung berechtigt, die Feststellung der Gleichwertigkeit mit der Auflage von Prüfungen während des Studiums zu verbinden. Dafür sollten aus folgenden Kernfachbereichen mindestens ca. 60 ECTS mitgebracht werden:

  • Mathematik
  • Informatik (z.B. Programmieren, Datenbanken, Betriebssysteme, Rechnernetze)
  • Vertiefende technische Fächer

Fundierte Programmierkenntnisse sind jedenfalls eine zwingende Voraussetzung um die Zulassungsvoraussetzungen zu erfüllen.

Artificial Intelligence ist eines DER strategischen IT-Themenfelder der Zukunft. Absolvent*innen von AI Engineering sind äußerst gefragt und es steht ihnen eine Vielzahl hochinteressanter Betätigungsfelder offen!

Bernhard Knapp

Studiengangsleiter

Berufsbegleitend studieren

FAQ zum Master-Studium an der FH Technikum Wien

News aus dem Studiengang

Kontakt

Knapp-Bernhard-FHTW
FH-Prof. Priv.-Doz. Dipl.-Ing.(FH) Dr. Bernhard Knapp

Studiengangsleiter Master AI Engineering

+43 1 333 40 77 - 4588bernhard.knapp@technikum-wien.atDetails

Sonja Nagl
Sonja Nagl

Studiengangsassistentin
Master AI Engineering
Master Quantum Engineering

+43 1 333 40 77-5075sonja.nagl@technikum-wien.at

Downloads

Bewerbung

Der nächste Schritt, um im Master AI Engineering zu studieren, ist eine Bewerbung über das Online-Bewerbungssystem der FH Technikum Wien: 

  • Der gesamte Bewerbungsprozess wird über eine eigene Bewerbungs-Website abgewickelt.
  • Ihre Daten liegen dort sicher und werden streng vertraulich behandelt.
  • Ein Registrierungssystem ermöglicht es, eine Bewerbung zu beginnen und zu einem späteren Zeitpunkt abzuschließen.
  • Auf die einmal eingegebenen Benutzer*innen-Daten und hochgeladenen Dokumente können Sie auch für spätere Bewerbungen zurückgreifen.

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