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09.07.2025 09:00

TU Graz startet ab Herbst 2025 erstes Erweiterungsstudium zu Künstlicher Intelligenz in Österreich

Falko Schoklitsch Kommunikation und Marketing
Technische Universität Graz

    Das Erweiterungsstudium Artificial Intelligence Engineering bietet Masterstudierenden die Möglichkeit, Grundlagen der Informatik zu erlernen und KI-Methoden auf ihr Fachgebiet anzuwenden.

    Für immer mehr Forschungs- und Berufsfelder ist das Thema künstliche Intelligenz von steigender Relevanz, dies gilt auch im technischen und naturwissenschaftlichen Bereich. Um Studierenden und Absolvent*innen die entsprechenden Fähigkeiten im Umgang mit Künstlicher Intelligenz mit auf den Karriereweg zu geben, bietet die TU Graz ab Herbst 2025 als erste österreichische Universität ein englischsprachiges Erweiterungsstudium zu diesem Themengebiet an: Artificial Intelligence Engineering (AIE). Es handelt sich dabei um ein ingenieurwissenschaftliches Studium, das ein zugrundeliegendes Masterstudium ergänzt, es umfasst zwei Semester (34 ECTS) und ermöglicht den Studierenden, sich die Grundlagen von Informatik und künstlicher Intelligenz anzueignen und moderne KI-Methoden auf ihr Fachgebiet anzuwenden.

    Wertvolle Zusatzqualifikation

    Das Erweiterungsstudium richtet sich an Masterstudierende und -absolvent*innen der TU Graz, die in ihrem regulären Studium noch nicht vertieft in das Thema künstliche Intelligenz eingetaucht sind - dementsprechend ausgenommen sind Studierende der Masterstudien Computer Science, Information and Computer Engineering sowie Software Engineering and Management. Darüber hinaus können sich auch Absolvent*innen anderer Hochschulen einschreiben. Voraussetzung ist in diesen Fällen ein abgeschlossenes ingenieurwissenschaftliches oder naturwissenschaftliches Masterstudium.

    Angeboten wird das Erweiterungsstudium an der Fakultät für Computer Science and Biomedical Engineering. Bei erfolgreichem Abschluss erhalten die Absolvent*innen ein Zertifikat der TU Graz, das sie z.B. in ihrem Lebenslauf als Zusatzqualifikation anführen können.

    Die inhaltlichen Schwerpunkte des Studiums befassen sich mit folgenden Themenbereichen: Programmierung (Python), Datenstrukturen und Algorithmen, Maschinelles Lernen und Mustererkennung, neuronale Netze und Deep Learning, Reinforcement Learning, ethische, rechtliche und soziale Aspekte der KI sowie deren praktische Anwendung.

    Bestens gerüstet für die Arbeits- oder Forschungswelt

    „Egal ob Industrie, Logistik, Mobilität, Anlagensteuerungen, Service-Chatbots oder Assistenzsysteme, in immer mehr wirtschaftlichen und wissenschaftlichen Themenfeldern nimmt die Bedeutung künstlicher Intelligenz zu“, sagt Stefan Vorbach, Vizerektor für Lehre der TU Graz. „Daher ist es für uns wichtig, dass wir Studierenden und Absolvent*innen neben dem Fachwissen aus ihrem Hauptstudium auch die Werkzeuge an die Hand geben, um bestens gerüstet in die Arbeits- oder Forschungswelt einzusteigen. Dank der großen KI-Expertise an der TU Graz können wir mit dem neuen Erweiterungsstudium Artificial Intelligence Engineering allen Teilnehmenden eine fundierte und wertvolle Zusatzausbildung anbieten.“


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Stefan Vorbach
    Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.
    TU Graz | Vizerektor für Lehre
    Tel.: +43 316 873 7500
    stefan.vorbach@tugraz.at


    Weitere Informationen:

    https://www.tugraz.at/studium/studienangebot/masterstudien/erweiterungsstudium-a... Alle Informationen zum Erweiterungsstudium Artificial Intelligence Engineering (AIE)


    Bilder

    Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in fast allen Berufs- und Forschungsfeldern relevant.
    Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in fast allen Berufs- und Forschungsfeldern relevant.
    Quelle: Helmut Lunghammer
    Copyright: Lunghammer - TU Graz


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Studierende, Wissenschaftler
    Informationstechnik
    überregional
    Studium und Lehre, wissenschaftliche Weiterbildung
    Deutsch


     

    Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in fast allen Berufs- und Forschungsfeldern relevant.


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