AI & Robotics (M.Sc.)

Künstliche Intelligenz (KI) und Robotik verändern die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten. Dadurch wächst in vielen Branchen die Nachfrage an Expertinnen und Experten in den beiden Fachgebieten. Im Masterstudiengang Artificial Intelligence and Robotics entwickelst du fortgeschrittene Fähigkeiten und Kenntnisse in diesen spannenden Bereichen. Wir kombinieren in unserem Lehr-Lernkonzept theoretische und praktische Inhalte und geben dir ein tiefgreifendes Verständnis über Konzepte, Algorithmen und Anwendungen. Du lernst auch, komplexe Systeme und Algorithmen zu entwerfen, zu implementieren und zu bewerten. Als Absolventin oder Absolvent stehen dir zahlreiche Karrieremöglichkeiten offen – darunter in der Fertigung, dem Gesundheitswesen, dem Transportwesen, der Unterhaltung, der Wissenschaft und der Forschung.

Eckdaten

StudiengangMaster of Science Artificial Intelligence & Robotics
Studienumfang4 Semester (Vollzeitstudium mit 120 ECTS)
StudienortNürnberg
SpracheEnglisch
BewerbungsphaseDrittstaaten: März bis einschließlich 31. Mai ODER
14. Juni 2025
 
EU/EWR/DE: 1. März bis einschließlich 30. Juni 2025
Immatrikulationszeitraum1. April bis einschließlich 30. September 2025
Semesterzeitraum1. Oktober 2025 bis 31. März 2026
KurszeitraumVoraussichtlich 13. Oktober 2025 bis 7. Februar 2026
Welcome Week für neue Studierende6. Oktober bis 10. Oktober 2025

Hier erfährst du mehr zu den Zulassungskriterien:

Als Absolventin oder Absolvent…

  • … kannst du theorie- und wissenschaftsbasierte Inhalte und Methoden anwenden, um innovative, effektive und nachhaltige Technologien für KI- und Robotiksysteme zu gestalten oder zu entwickeln.
  • … hast du wissenschaftlich fundierte Erfahrung in der Datenerhebung, -analyse und -auswertung für KI- und Robotiksysteme entwickelt und kannst diese anwenden.
  • konntest du wissenschaftliche Erfahrungen sammeln und bist in der Lage, neuartige Lösungen für KI- und Robotik-Technologien als Antwort auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen aufkommender Technologien zu entwickeln.
  • … arbeitest du auch in heterogenen Teams effektiv und entwickelst dein Fachwissen und deine Fähigkeiten kontinuierlich weiter.
  • … zeigst du ein Bewusstsein für Nachhaltigkeit sowie Demokratie, beziehst in deinem Handeln und deiner Forschung soziale und ethische Zusammenhänge mit ein und reflektierst diese regelmäßig.

Studiengangskonzept

Unser innovatives Lehr-Lernkonzept stützt sich auf umfangreiche Forschungsergebnisse und ermöglicht es dir, dich aktiv am Lernprozess zu beteiligen und deine Lernaktivitäten zu reflektieren. Anstatt nur auswendig zu lernen, erledigst du während des gesamten Semesters lernorientierte Aufgaben und erhältst regelmäßig von den Dozentinnen und Dozenten ein persönliches Feedback zu deinem Fortschritt.

Infografik Studiengangskonzept an der UTN

Der wissenschaftliche Kern deines Studiums umfasst die folgenden sechs Basismodule:

  1. Artificial Intelligence
  2. Mobile Robot Navigation
  3. Machine Learning
  4. Computer Vision
  5. Deep Learning
  6. Data Engineering
Weitere Informationen zu unserem einzigartigen Lehr- und Lernkonzept findest du hier:
Lehr-Lernkonzept

Dein Studienplan

Infographic of the curriculum for the 4 semester Master Artificial Intelligence and Robotics
1. Semester
4 Mandatory Modules
1 Key Competencies Module
2. Semester
2 Mandatory Modules
1 Key Competencies Module
1 Interdisciplinary Module
3. Semester
3 Advanced Modules
1 Interdisciplinary Module
4. Semester
1 Key Competencies Module
1 Master Thesis

Der Masterstudiengang Artificial Intelligence and Robotics ist modular aufgebaut. Als Studentin oder Student lernst du, Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen, dir selbstständig Wissen anzueignen sowie Algorithmen für die autonome Roboternavigation zu entwerfen und zu implementieren. Du beschäftigst dich mit neuronalen Netzen, Trainingsalgorithmen, Optimierungstechniken, Anwendungen in Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Du setzt dich außerdem mit Datenanalyse, statistischen Methoden, Datenvisualisierung und Techniken im Bereich Data Mining auseinander. Anhand verschiedener Aufgaben und Projekte sammelst du praktische Erfahrungen, um Algorithmen und Systemen zu entwerfen und umzusetzen. Ein besonderes Highlight ist das Projekt Learning in Transformation: Das interdisziplinäre wissenschaftliche Forschungsmodul konzentriert sich auf praktische Lernerfahrungen und vermittelt dir einen wissenschaftlich fundierten Ansatz zur Lösung von Problemen aus der Praxis.

Modulhandbuch AIR M.Sc. Wintersemester 2024/25:
Modulhandbuch lesen

Modulhandbuch AIR M.Sc. 2023/24:
Modulhandbuch lesen

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Artificial Intelligence and Robotics (M.Sc.)

Informationen zur Bewerbung und den Zulassungskriterien

Weitere Informationen findest du außerdem in unseren FAQ.

Du hast Fragen?

Bei Fragen zum Studiengang Artificial Intelligence and Robotics (M.Sc.) kannst du dich an die Studienberatung wenden. Wir helfen dir gerne weiter!

study-ai-robotics@utn.de

Hier findest du weitere Informationen über das Department Engineering:

Department Engineering

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