Welche Vorkenntnisse und welches Erststudium brauche ich?

Vorausgesetzt wird ein erster Hochschulabschluss in einem einschlägigen, quantitativ ausgerichteten Fach – Informatik, Data Science, Mathematik oder ein MINT-/wirtschaftswissenschaftliches Studium mit ausreichenden Anteilen in Mathematik, Statistik und Programmierung. Python wird im Studium aufgebaut, ein solides quantitatives Fundament solltest du aber mitbringen; ein reiner Quereinstieg wie bei einem anwendungsorientierten Bachelor ist dieser Master nicht.

Worin unterscheidet sich der Master AI von Data Science oder von AI in Business?

Der Master Artificial Intelligence stellt das Bauen von KI- und ML-Modellen in den Mittelpunkt – Deep Learning, Reinforcement Learning, Computer Vision, NLP. Data Science ist stärker auf Daten-Pipelines, Analytics und Statistik ausgerichtet. AI in Business schließlich ist ein grundständiger, betriebswirtschaftlich geprägter Bachelor zur Einführung von KI im Unternehmen.

Das Studium ist auf Englisch – was bedeutet das im Alltag?

Alle Module, Lernmaterialien, Prüfungen und die Master-Thesis sind auf Englisch. Für die Einschreibung reicht ein B2-Nachweis; wer sein Erststudium auf Englisch absolviert hat oder Englisch als Muttersprache spricht, ist davon befreit. Da Fachliteratur in der KI ohnehin überwiegend englischsprachig ist, arbeitest du von Beginn an mit der Sprache, in der die Forschung stattfindet.

IT & Digitalisierung Data Science & KI Master FernstudiumAngebot von IU Internationale Hochschule

Artificial Intelligence (M.Sc.)

Prüfung zum Master of Science im Studiengang Artificial Intelligence

Künstliche Intelligenz Machine Learning

Abschluss: Master of Science (M.Sc.)
Art: Hochschul-Master
Studienform: Fernstudium
Credit-Points: 120 ECTS
Sprache: Englisch
Studiendauer: Vollzeit 24 · Teilzeit I 36 · Teilzeit II 48 Monate
Studienablauf: flexibel – kein fester Semestertakt
Lernaufwand/Woche: ca. 28 Std.
Selbstlernen gesamt: 2890 Std.

Kosten & Gebühren

Gesamtkosten: 13.176 €
Ratenzahlung: 24 × 549 €
davon Prüfungsgebühr: 799 €
Ratenzahlung über 36 Monate (Teilzeit I): 14.724 € (36 × 409 €)
Ratenzahlung über 48 Monate (Teilzeit II): 15.792 € (48 × 329 €)

Die einmalige Graduierungsgebühr ist im Gesamtpreis enthalten und fällt am Studienende an.

Angaben ohne Gewähr. Preise und Konditionen können sich ändern – bitte prüfe die aktuellen Studiengebühren auf der Kursseite des Anbieters.

Zum Studiengang bei IU

Überblick

Künstliche Intelligenz baut man nicht mit Buzzwords, sondern mit Mathematik, Code und Verantwortung. Der englischsprachige Master Artificial Intelligence der IU geht in die Tiefe: fortgeschrittene Mathematik und Statistik, Programmierung mit Python, Machine und Deep Learning, Continual Learning mit neuronalen Netzen und wissenschaftliche Forschungsmethoden – begleitet vom Seminar AI and Society zu den gesellschaftlichen Folgen der Technologie. Über zwei Elective-Bereiche vertiefst du dich technisch und branchenbezogen – vom generativen Deep Learning bis zur KI in Healthcare und FinTech.

Inhalte

Artificial Intelligence
Programming with Python
Advanced Mathematics
Advanced Statistics
Machine Learning
Project: AI Use Case
Advanced Research Methods
Deep Learning
Continual Learning with Neural Networks
Seminar: AI and Society
Electives A – technische Spezialisierung (2 Module, z. B. NLP and LLM, NLP and Computer Vision, Reinforcement Learning, Inference and Causality, Explainable and Interpretable Machine Learning, Project: Generative Deep Learning)
Electives B – Anwendung und Branche (2 Module, z. B. AI in Healthcare, AI in Medical Imaging and Diagnostics, Robo Advisory, Autonomous Vehicles, Industrial Robots, Data Engineering, User Interface and Experience)
Electives C – Internship im Unternehmen oder weitere Wahlmodule
Master Thesis und Thesis Defense (Kolloquium)

Karriere

Machine Learning und AI Engineering

Du entwickelst, trainierst und betreibst KI-Modelle: Auf fortgeschrittener Mathematik, Python, Machine und Deep Learning sowie Continual Learning aufbauend, baust du Systeme, die lernen und sich anpassen – als Machine Learning Engineer oder AI Engineer.

Computer Vision und Natural Language Processing

Über den technischen Elective-Bereich vertiefst du Bild- und Sprachverarbeitung – von NLP und großen Sprachmodellen bis zu Computer Vision und generativem Deep Learning. Das qualifiziert für spezialisierte Rollen in Wahrnehmungs-, Sprach- und Generative-AI-Systemen.

Angewandte KI in Branchen und technische Projektleitung

Mit dem branchenbezogenen Elective-Bereich (Healthcare, Medical Imaging, FinTech, autonome Systeme, Robotik, Data Engineering) und dem AI-Use-Case-Projekt bringst du KI in konkrete Anwendungsfelder – als Domain-Spezialist:in, im Data Engineering oder als Technical Project Lead.

Zugangsvoraussetzungen

Ein abgeschlossenes grundständiges Hochschulstudium (in der Regel Bachelor) in einem einschlägigen Fach – etwa Informatik, Data Science, Mathematik oder einem MINT- bzw. wirtschaftswissenschaftlichen Studiengang mit hinreichenden Kenntnissen in Mathematik, Statistik und Programmierung. Da das Studium vollständig auf Englisch stattfindet, ist zusätzlich ein Nachweis von Englischkenntnissen auf mindestens B2-Niveau erforderlich. Die genauen Anrechnungs- und Zugangsregelungen enthält § 10 der Allgemeinen Zulassungs- und Einschreibungsordnung der Hochschule.

60 oder 120 ECTS – welcher AI-Master passt?

Die IU bietet Artificial Intelligence in zwei Zuschnitten an. Dieser Master mit 120 ECTS (Vollzeit 24, Teilzeit 36 oder 48 Monate) geht in die Breite und Tiefe: volles technisches Fundament, zwei Elective-Bereiche und eine forschungsnahe Master-Thesis mit 27 ECTS. Das kompaktere 60-ECTS-Programm „Applied Artificial Intelligence“ führt in rund einem Jahr (Vollzeit) zum Mastertitel und ist stärker anwendungs- und spezialisierungsorientiert (etwa FinTech oder Marketing). Für maximale fachliche Tiefe und Forschungsanschluss ist der 120-ECTS-Master die richtige Wahl.

Zwei Elective-Bereiche: Technik trifft Branche

Neben den Pflichtmodulen wählst du je zwei Module aus zwei Elective-Bereichen. Bereich A ist technisch – etwa NLP und Computer Vision, Reinforcement Learning, erklärbare Modelle oder generatives Deep Learning. Bereich B ist anwendungs- und branchenbezogen – von KI in Healthcare, Medical Imaging und Medical Robotics über autonome Fahrzeuge und Industrierobotik bis zu Data Engineering, IT-Recht und User Experience. Über die Electives C entscheidest du zusätzlich zwischen einem Praxis-Internship und weiteren Wahlmodulen.

Häufige Fragen

Welche Vorkenntnisse und welches Erststudium brauche ich?: Vorausgesetzt wird ein erster Hochschulabschluss in einem einschlägigen, quantitativ ausgerichteten Fach – Informatik, Data Science, Mathematik oder ein MINT-/wirtschaftswissenschaftliches Studium mit ausreichenden Anteilen in Mathematik, Statistik und Programmierung. Python wird im Studium aufgebaut, ein solides quantitatives Fundament solltest du aber mitbringen; ein reiner Quereinstieg wie bei einem anwendungsorientierten Bachelor ist dieser Master nicht.
Worin unterscheidet sich der Master AI von Data Science oder von AI in Business?: Der Master Artificial Intelligence stellt das Bauen von KI- und ML-Modellen in den Mittelpunkt – Deep Learning, Reinforcement Learning, Computer Vision, NLP. Data Science ist stärker auf Daten-Pipelines, Analytics und Statistik ausgerichtet. AI in Business schließlich ist ein grundständiger, betriebswirtschaftlich geprägter Bachelor zur Einführung von KI im Unternehmen.
Das Studium ist auf Englisch – was bedeutet das im Alltag?: Alle Module, Lernmaterialien, Prüfungen und die Master-Thesis sind auf Englisch. Für die Einschreibung reicht ein B2-Nachweis; wer sein Erststudium auf Englisch absolviert hat oder Englisch als Muttersprache spricht, ist davon befreit. Da Fachliteratur in der KI ohnehin überwiegend englischsprachig ist, arbeitest du von Beginn an mit der Sprache, in der die Forschung stattfindet.