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Artificial Intelligence & Machine Learning

Bachelor FH

Hochschule Luzern HSLU > Departement Informatik

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Kategorien
Ausbildungsort

Rotkreuz (ZG)

Unterrichtssprache

Deutsch

Ausbildungstyp

Fachhochschulen FH

Zeitliche Beanspruchung

Vollzeit - Berufsbegleitend - Teilzeit

Ausbildungsthemen

Informatik: Studien und Lehrgänge

Studiengebiete

Informatik

Swissdoc

7.561.27.0

Aktualisiert 03.11.2020

Beschreibung

Beschreibung der Fachrichtung

Informatik oder Computer Science ist eine Wissenschaft an der Schnittstelle der Mathematik mit den Ingenieur- und Naturwissenschaften. Sie umfasst alle Bereiche der systematischen Informationsverarbeitung.
Neben der klassischen Informatik  bestehen viele Anwendungsgebiete und interdisziplinäre Forschungszweige wie beispielsweise Bioinformatik, Medizininformatik, Künstliche Intelligenz, Computerlinguistik oder Medieninformatik.
Mehr zur Studienrichtung Informatik

Beschreibung des Angebots

Der Bachelor ist der erste Hochschulabschluss und verlangt 180 ECTS (Kreditpunkte).

Der Studiengang Artificial Intelligence & Machine Learning ist tief in der Informatik verwurzelt, bietet aber auch eine breite interdisziplinäre Mischung aus angewandten Technologien, betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten, Sozialbewusstsein und Projektarbeit.

Aufbau der Ausbildung

Das Studium ist modular aufgebaut.1 ECTS-Punkt entspricht ungefähr einem Arbeitsaufwand von 25-30 Stunden.

Das Curriculum besteht aus acht verschiedenen Kategorien: Mathematik, Machine Learning, Computer Science, AI Projekte, AI Anwendungen, Interdisziplinären Modulen, Business Skills sowie Erweiterungsmodule.

Modulgruppe ECTS
Business Skills 12
Study Options 36
Mathematics 18
Machine Learning 12
Computer Science  21
AI Project Word 36
AI Applications 30
Interdisciplinary 15
Total 180

Verteilung auf die verschiedenen Studienlevels

Studienlevel Module & ECTSECTS
Assessment Level Mathematics:
- Statistics & Proibability - 3 Credits 
- Analysis - 6 Credits
- Discrete Math - 6 Credits
- Linear Algebra - 3 Credits 
  Computer Science:
- Programming for Data Science - 6 Credits  
- Algorithms - 3 Credits
- Digital Basics - 3 Credits 
  Interdisciplinary:
- Machine Learning, Perception & Knowledge - 6 Credits
- Philosophy, Art & AI - 6 Credits
  Business Skills:
- Project Management Basics - 3 Credits
- Entrepreneurship - 3 Credits
  Study Options:
English* and Options - 12 Credits
Intermediate Level Machine Learning:
- Machine Learning & Neural Networks - 6 Credits
- Knowledge Representation - 3 Credits
  Computer Science:
- Data Visualization - 3 Credits
- Databases & Big Data - 6 Credits
  AI Applications:
- Robotics - 6 Credits
- Industial Optimization - 6 Credits
  AI Project Work:
- Product Development I - 6 Credits
- Product Development II - 6 Credits
  Business Skills:
- Algorithmic Business - 3 Credits
- Game Theory - 3 Credits
  Study Options:
für Zusatzprofil - 12 Credits 
Bachelor Level Machine Learning:
- Reinforcement Learning - 3 Credits
   Interdisciplinary:
- Ethics & AI - 3 Credits
  AI Applications:
- Computer Vision & AI - 9 Credits
- Natural Languange Processing - 9 Credits
  AI Project Work:
- AI Challenge / Competition - 12 Credits
- Bachelor-Thesis Project - 12 Credits
  Study Options:
für Zusatzprofil - 12 Credits

* Auf der Assessment-Stufe müssen die Studierenden zwei Semester lang Englisch als Wahlmodul wählen,
falls sie über kein B2-Sprachzertifikat verfügen. Dies ist eine Voraussetzung für die AI/KI Advanced-Stufe.

Voraussetzungen

Zulassung

  • Technische Berufsmatura (Deutschland: Fachhochschulreife) mit anerkannter Berufsausbildung, beides in technischer Richtung:  direkte Aufnahme;
  • Technische BM, aber keine IT-Berufslehre: Aufnahme nach Besuch Theoriekurs Informatik-Praktikum (TIP);
  • Berufslehre und andere BM: Aufnahme nach Math-Repetitorium;
  • Gymnasiale Maturität plus ca. ein Jahr Berufspraxis im IT-Bereich;
  • Uni/ETH-Abschluss plus 1 Jahr IT-Berufspraxis (Credits werden angerechnet)
  • HF-Abschluss in IT: direkte Aufnahme;
    HF-Abschluss ohne IT-Erfahrung: Aufnahme nach Teoriekurs Informatik-Praktikum (TIP) und Math-Repetitorium;
  • Aufnahme ohne BM: über 25 Jahre alt und genügend IT-Berufserfahrung: evtl. Aufnahme nach Gespräch mit der Studiengangleitung

Link zur Zulassung

Anmeldung

Anmeldungen werden laufend entgegengenommen.
Der Anmeldeschluss ist Mitte Januar für das Frühlingssemester und Mitte August für das Herbstsemester.

Kosten

Gebühr für Aufnahmeverfahren, einmalig: CHF 200.-;
HSLU-Card (Legitimationskarte), einmalig: CHF 50.-;
Semestergebühr pro Semester: CHF 800.-; 
Kopier- und Dienstleistungspauschale pro Semester: CHF 60.-; 
Prüfungsgebühr pro Semester: CHF 150.-; 
Gebühr Hochschulsport pro Semester: CHF 25.-; 
Diplomgebühr, einmalig: CHF 220.-

Hinzu kommen Auslagen für Lehrmittel und Materialien.

Abschluss

  • Bachelor Fachhochschule FH

Bachelor of Science Hochschule Luzern/FHZ in Artificial Intelligence and Machine Learning

Perspektiven

Master of Science in Engineering (MSE)

Mögliche Tätigkeitsfelder:

  • Mitarbeitende/Verantwortliche bei der Realisierung von KI-Systemen
  • Hardware-/Softwareingenieur/in im Bereich Robotik und Autonomer Systeme, insbesondere auch medizinischer Assistenzsysteme
  • Softwareingenieur/in für künstliche Intelligenz und humanoide Robotik
  • Machine Learning Ingenieur/in 
  • Vertriebsingenieur/in im Bereich der «Industrie 4.0» mit qualifizierter Beratung der Anwender
  • Applikationsingenieur/in zur Beratung bei der Anwendung im Umfeld der Servicerobotik, unbemannter Transportsysteme, medizintechnischer Geräte

Praktische Hinweise

Ort / Adresse

  • Rotkreuz (ZG)

Zeitlicher Ablauf

Beginn

Beginn: September (KW38) und Februar (KW08)

Dauer

Vollzeit: 3 Jahre - 6 Semester (Unterrichtstage Mo - Fr)

Berufsbegleitend (in Kombination mit einschlägiger Berufstätigkeit mit Anstellungsgrad 40-60%): 4 Jahre / 8 Semester (Unterrichtstage in der Regel Mo, Di, Sa-Vormittag)

Teilzeit (Familie oder Leistungssport mit Studium vereinbaren): 4 Jahre / 8 Semester (Unterrichtstage in der Regel wählbar)

Zeitliche Beanspruchung

  • Vollzeit
  • Berufsbegleitend
  • Teilzeit

Unterrichtssprache

  • Deutsch

gewisse Wahlmodule und einige Kernmodule auch in Englisch

Links

Auskünfte / Kontakt

Dr. Donnacha Daly, Studiengangleiter Bachelor Artificial Intelligence & Machine Learning, +41 (0)41 228 24 78, donnacha.daly@hslu.ch

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