Über den Studiengang
Der FSR AI hat eine eigene Webseite!
Schau gerne bei dieser vorbei.
Universitär
Wer Informatik an der BTU Cottbus-Senftenberg studiert, profitiert von einem Masterstudiengang basierend auf anerkannten wissenschaftlichen Standards.
Akademisch qualifizierend
Mit Abschluss eines Masterstudiengangs stehen dir alle Türen offen – entscheide selbst, ob du eine spezialisierte Position in der Industrie oder aber eine Karriere in der Wissenschaft anstreben möchtest.
Master-Arbeit
Nach einem Berufspraktikum setzt du dich an deine Master-Arbeit und trägst selbst etwas zur Wissenschaft bei. Dabei hilft dir dein/e Mentor/in.
Algorithmen und Methoden
Algorithmen und Methoden sind die Grundlage für die Entwicklung von intelligenten Systemen und daher eine Notwendigkeit für das Thema KI.
Ethische Bedenken
Verhindere, dass die Welt von Robotern übernommen wird und diskutiere darüber, welchen Stellenwert KI im Alltag haben sollte.
Spezialisierung
Erweitere deine Fähigkeiten und dein Wissen in einem von dir ausgesuchten Bereich der Künstlichen Intelligenz.
Spezialisiere dich in AI mit einem selbst zusammgenstellten Studienplan und nutze dein erlangtes Wissen aus der Informatik, Psychologie und Mathematik, um komplexe Verfahren der KI zu erforschen, erklären und zu gestalten. Unser Masterstudiengang AI ist ideal für eine Karriere in AI/KI oder für eine Promotion.
Informiere und Entscheide dich für
dein AI Studium an der BTU
Für deinen Entscheidungsprozess, stellen wir die alle wichtigen Informationen zum Studium und Studienstart zur Verfügung.
Aktuelle Module im Semester
Wintersemester 2025/2026 (Stand vom 03.11.2025)
Hier findest du alle Module und Kategorien, die dieses Semester angeboten werden. Verwende am besten unseren Stundenplaner → um deinen individuellen Stundenplan zu erstellen. Du hast Fragen zur Modulwahl? Dann wende dich vertrauensvoll an den FSR oder den Fachstudienberater.
11201: Analysis III →
11787: Theoretische Informatik →
11886: Dependability and Fault Tolerance →
11889: Introduction to Cyber Security →
13843: Scientific Computing →
13844: Functional Analysis / Funktionalanalysis →
13849: Introduction to Computational Neuroscience →
13911: Algebra: Structures and Algorithms →
14015: Introduction to Mathematical Methods in Artificial Intelligence →
14034: Languages of Artificial Intelligence →
14060: Research Module in Artificial Intelligence →
14060: Research Topics in Artificial Intelligence and Computer Vision →
14060: Projektmodul →
12472: Einführung in die Constraint-Programmierung →
13335: Brain-Computer Interfaces (BCIs) for Neuroadaptive Technology →
13846: Learning in Real and Virtual Humans →
13906: Data exploration and system management using artificial intelligence/machine learning →
13942: Foundations of Psychophysiology →
14021: Explainable Artificial Intelligence →
14810: Bioinformatics →
14038: Computing at Scale in Machine Learning: Distributed computing and algorithmic approaches →
14336: Introduction to Bioinformatics →
14051: Programming Languages and Techniques for Artificial Intelligence Laboratory →
11212: Statistics →
14726: Mathematical Optimization Techniques and Applications →
13392: Differentiable Optimization →
14356: Differentiable Optimization →
Die angegebenen Module und Zuordnungen sind ohne Gewähr und können sich jederzeit ändern!