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Artificial Intelligence & Machine Learning

Bachelor FH

Hochschule Luzern HSLU

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 14.11.2022

Beschreibung

Beschreibung des Angebots

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

Artificial Intelligence & Machine Learning (AI/ML) ist ein interdisziplinäres Fach, das seine Wurzeln in der Informatik hat. Das Ziel von AI/ML ist es, Computer und Roboter dazu zu bringen, Aufgaben besser, schneller und billiger zu erledigen als Menschen es können. Einige Beispiele sind selbstfahrende Autos, Chatbots, Spam-Filter und Gesichtserkennung. Da AI/ML-Systeme ihr Verhalten in der Regel aus grossen Datenmengen (Big Data) lernen, umfasst AI/ML auch das Thema Data-Science. AI/ML ist eine Schlüsseltechnologie für das 21. Jahrhundert mit Anwendungen in allen Branchen, z. B. medizinische Diagnostik, Empfehlungssysteme für den elektronischen Handel, Entscheidungshilfen für Unternehmen und Wettervorhersagen, um nur einige zu nennen. Der Studiengang Artificial Intelligence & Machine Learning bietet eine breite interdisziplinäre Mischung aus angewandten Technologien, betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten, Sozialbewusstsein und Projektarbeit.

Minors

Der Studiengang AI/ML bietet auch 3 Möglichkeiten für eine Minor (Zusatzprofil), d.h. eine Spezialisierung im Umfang von 15 ECTS in einem der folgenden Bereiche:

  • Software Engineering
  • Informations- und Cybersicherheit
  • Medizintechnik

Aufbau der Ausbildung

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

Der Studiengang AI/ML wird in 3 Stufen unterrichtet. In der Assessmentufe lernen die Studierenden die erforderlichen Grundlagen in Mathematik, Programmierung und interdisziplinären Fähigkeiten. In der Intermediatestufe arbeiten die Studierenden an den Kernthemen der AI/ML wie Neuronale Netze, Big-Data und Robotik. Und auf der Bachelor-Ebene vertiefen die Studierenden wichtige Themen der AI/ML wie Computer Vision und Sprachmodellierung. Auf allen Stufen gibt es eine Mischung aus Theorie und Projektarbeit, wobei die Projektarbeit in den späteren Semestern zunimmt. Die einzelnen Stufen sind wie folgt aufgebaut:

Studienlevel Module & ECTSECTS
Assessment Stufe Mathmatik:
- Statistics & Proibability - 3 Credits 
- Analysis - 6 Credits
- Discrete Math - 6 Credits
- Linear Algebra - 3 Credits 
  Informatik:
- Programming for Data Science - 6 Credits  
- Algorithms - 3 Credits
- Object Oriented programming - 6 Credits 
  Interdisziplinär:
- Introduction to AI/ML - 6 Credits
- Philosophy, Art & AI - 6 Credits
  Geschäftsfähigkeiten:
- Project Management Basics - 3 Credits
- Entrepreneurship - 3 Credits
  Wahlmodule:
Eine breite Palette von Modulen ist verfügbar, darunter Englisch * - 12 Credits
Intermediate Stufe Machine Learning:
- Machine Learning & Neural Networks - 6 Credits
- Knowledge Representation - 3 Credits
  Data Science:
- Data Visualization - 3 Credits
- Databases & Big Data - 6 Credits
  Anwendungen:
- Robotics - 6 Credits
- Industial Optimization - 6 Credits
  Projektarbeit:
- Technology Project I - 6 Credits
- Technology Project II - 6 Credits
  Geschäftsfähigkeiten:
- Algorithmic Business - 3 Credits
- Game Theory - 3 Credits
  Wahlmodule:
Eine breite Palette von Modulen ist verfügbar, auch für Minors - 12 Credits 
Bachelor Stufe Machine Learning:
- Reinforcement Learning - 3 Credits
   Interdisziplinär:
- Ethics & AI - 3 Credits
  Anwendungen:
- Computer Vision & AI - 9 Credits
- Natural Language Processing - 9 Credits
  Projektarbeit:
- AI Challenge - 12 Credits
- Bachelor-Thesis Project - 12 Credits
  Wahlmodule:
Eine breite Palette von Modulen ist verfügbar, auch für Minors - 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/ML Intermediate-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 und/oder Theoriekurs Informatik-Praktikum (TIP)
  • 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

  • CHF 200.00 Gebühr für Aufnahmeverfahren
  • CHF 50.00 HSLU-Card (Legitimationskarte)
  • CHF 800.00 Semestergebühr pro Semester
  • CHF 60.00 Kopier- und Dienstleistungspauschale pro Semester
  • CHF 150.00 Prüfungsgebühr pro Semester
  • CHF 25.00 Gebühr Hochschulsport pro Semester
  • CHF 220.00 Diplomgebühr

Hinzu kommen Auslagen für Lehrmittel und Materialien.

Abschluss

  • Bachelor Fachhochschule FH

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

Perspektiven

Für Absolventen der AI/ML Bachelor gibt es drei allgemeine Berufsrichtungen.

Technische Laufbahn: Absolventen können als Data-Scientist, Machine Learning Engineer, Softwareingenieur oder in der Produkt- und Anwendungsentwicklung arbeiten. Dazu gehört die Realisierung von AI/ML-Systemen in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Energie, Verkehrssysteme, Gesundheitswesen usw. Die Anwendungen von AI/ML sind weitreichend.

Berufliche Laufbahn: Absolventen können auch als Berater, in der Unternehmensberatung und im Projektmanagement für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen arbeiten. Hier gibt es viele Möglichkeiten, denn nicht jedes Unternehmen weiss, wie es Technologien der künstlichen Intelligenz am besten in seinem Unternehmen einsetzen kann. Es ist auch möglich, dass die Studierenden Entrepreneurs werden und ihre eigene Unternehmen gründen. Diese Fähigkeiten werden im Bachelor-Studium vermittelt.

Weiterführende Studien (Forschung): Für Studierende, die ihr Fachwissen vertiefen wollen, besteht die Möglichkeit, an der HSLU den Master of Science in Engineering (MSE) mit einer Spezialisierung in Data Science zu absolvieren. Dies eröffnet die Möglichkeit für eine Karriere in der angewandten Forschung und Entwicklung.

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 (Die Unterrichtstage sind in der Regel Montag & Dienstag in den ersten Semestern und Donnerstag & Freitag in den späteren Semestern. Manchmal findet der Unterricht auch abends oder an Samstagen statt)

Teilzeit (Familie oder Leistungssport mit Studium vereinbaren): 4 Jahre / 8 Semester (Die Unterrichtstage sind in der Regel Montag & Dienstag in den ersten Semestern und Donnerstag & Freitag in den späteren Semestern. Manchmal findet der Unterricht auch abends oder an Samstagen statt)

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

berufsberatung.ch