Über den Studiengang
Universitär
Wer Künstliche Intelligenz Technologie an der BTU Cottbus-Senftenberg studiert, profitiert von einem Bachelorstudiengang basierend auf anerkannten wissenschaftlichen Standards.
Berufsqualifizierend
Ein universitäres Bachelorstudium gibt dir alle nötigen Grundlagen an die Hand, um deine professionelle Karriere im IT Bereich zu starten und dich selbstständig fortzubilden.
Bachelor-Arbeit
Deine erste wissenschaftliche Arbeit die du unter Anleitung erstellst. Du arbeitest verschiedene Themen auf und entwickelst meistens einen Prototypen.
Hard- und Softwaresysteme
Integriere Algorithmen in Hard- und Softwaresysteme und beschäftige dich dabei mit Anwendungsbereichen von KI.
Ethische Bedenken
Verhindere, dass die Welt von Robotern übernommen wird und diskutiere darüber, welchen Stellenwert KI im Alltag haben sollte.
Theoretische Grundlagen
Erlerne die wichtigsten mathematischen und elektrotechnischen Grundlagen, um Anwendungen Künstlicher Intelligenz effizient umzusetzen.
Dieser IT Studiengang lehrt dich die Fundamente der Informatik, Elektrotechnik und Psychologie, um komplexe Hardware- / Software-basierte Systeme für die Nutzung von KI zu entwickeln. Nach deinem Studium kannst du dich in einem unserer IT Masterstudiengänge (besonders KI-Technologie) weiter spezialisieren oder direkt deine Karriere zu starten.
Informiere und Entscheide dich für
dein KI-Technologie Studium an der BTU
Für deinen Entscheidungsprozess, stellen wir die alle wichtigen Informationen zum Studium und Studienstart zur Verfügung.
Stundenplan für Erstsemester
Wintersemester 2023/2024 (Stand vom 04.12.2023)
Damit sich unsere Erstsemester besser zurecht finden können, bieten wir euch die Möglichkeit, euch euren Stundenplan direkt hier anzuschauen. In zukünftigen Semester habt ihr mehr Freiheiten und braucht daher einen individuellen Stundenplan.
| Zeit | Mo | Di | Mi | Do | Fr |
|---|---|---|---|---|---|
|
1. Block 07.30-09.00 |
|
|
UE - Grundlagen der Elektrotechnik
(LG3A/352)
UE - Elektrotechnik I: Gleichstromtechnik und Felder
(LG3A/352) |
|
|
|
2. Block 09.15-10.45 |
PS - Methoden und Technologie der Künstlichen Intelligenz
(ZHG/SR2) |
UE - Grundlagen der Elektrotechnik
(LG3A/352)
UE - Elektrotechnik I: Gleichstromtechnik und Felder
(LG3A/352) |
UE - Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik)
(HG0.17) |
TU - Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik)
(HG0.17) |
VL - Entwicklung von Softwaresystemen
(ZHG/HSC) |
|
3. Block 11.30-13.00 |
PR - Programmierpraktikum
(VG1C/0.03) |
VL - Entwicklung von Softwaresystemen
(ZHG/HSC) |
PR - Programmierpraktikum
(VG1C/0.03) |
PR - Programmierpraktikum
(VG1C/0.03) |
VL - Programmierpraktikum
(ZHG/HSC) |
|
4. Block 13.45-15.15 |
VL - Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik)
(ZHG/Audimax1) |
VL - Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik)
(LG1A/HS2) |
UE - Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik)
(LG1A/304) |
|
PR - Programmierpraktikum
(VG1C/0.03) |
|
5. Block 15.30-17.00 |
UE - Entwicklung von Softwaresystemen
(ZHG/SR1) |
UE - Entwicklung von Softwaresystemen
(HG0.19)
UE - Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik)
(HG2.45) |
|
|
|
|
6. Block 17.30-19.00 |
UE - Entwicklung von Softwaresystemen
(ZHG/SR1) |
UE - Entwicklung von Softwaresystemen
(ZHG/HSB) |
|
|
|
Die Angaben im Stundenplan sind unter Vorbehalt und ohne Gewähr!
Veranstaltungen:
- 2 Vorlesungen jede Woche (4 Semesterwochenstunden = 4 × 45 min)
- 1 Übung jede Woche (2 Semesterwochenstunden = 2 × 45 min)
Prüfungsvoraussetzung:
Abgabe eines Gruppen-Übungsblattes jede Woche (insgesamt mindestens 75% korrekt gelöst; bei Bedarf mit Nachbearbeitung)
Weitere Informationen:
Dieses Modul führt euch in die Praxis der Softwareentwicklung ein. Dazu gehören die Analyse, der Entwurf, die Implementierung sowie das Testen der Software. Für weitere Informationen, siehe die Modulbeschreibung.
Zur offiziellen Modulbeschreibung →Veranstaltungen:
- 1 Vorlesungen jede Woche (2 Semesterwochenstunden = 2 × 45 min)
- 1 Seminar jede Woche (2 Semesterwochenstunden = 2 × 45 min)
- 1 Übung jede Woche (2 Semesterwochenstunden = 2 × 45 min)
Prüfungsvoraussetzung:
Es ist keine Vorleistung erforderlich. Erfahrungswerte zeigen, aber dass die Übung unbedingt besucht werden sollte, falls ihr die Prüfung bestehen wollt.
Weitere Informationen:
Das Modul behandelt physikalische und elektrotechnische Hintergründe, die zum Verständnis der technischen Informatik beitragen sollen. Es werden Transistoren, elektromagnetische Felder und Stromkreise behandelt.
Zur offiziellen Modulbeschreibung →Veranstaltungen:
- 2 Vorlesungen jede Woche (4 Semesterwochenstunden = 4 × 45 min)
- 1 Übung jede Woche (2 Semesterwochenstunden = 2 × 45 min)
- 1 freiwilliges Tutorium des FSR IT jede Woche (2 Semesterwochenstunden = 2 × 45 min)
Prüfungsvoraussetzung:
Abgabe eines Übungsblattes jede Woche (insgesamt mindestens 50% korrekt gelöst), sowie Teilnahme an der Probeklausur
Weitere Informationen:
Das Modul beschäftigt sich mit den mathematisch-logischen Grundlagen, die ihr im Informatikstudium benötigt. Dazu gehören zu Beginn vor allem formale Logik, Kombinatorik, die Landau-Notation und später eine Einführung in die Graphentheorie.
Zur offiziellen Modulbeschreibung →Veranstaltungen:
- 1 Proseminar jede Woche (2 Semesterwochenstunden = 2 × 45 min)
Prüfungsvoraussetzung:
Aktuell unbekannt
Weitere Informationen:
Aktuell unbekannt
Zur offiziellen Modulbeschreibung →Veranstaltungen:
- 1 Vorlesung jede zweite Woche (1 Semesterwochenstunden = 1 × 45 min)
- 1 Prakikum jede Woche (2 Semesterwochenstunden = 2 × 45 min)
Prüfungsvoraussetzung:
Wöchtenliche Abgabe von Übungsblättern (70%) und Teilnahme an einem Programmiertest (30%). Insgesammt müssen 75% der Punkte erreicht werden, um das Modul zu bestehen.
Weitere Informationen:
Der Kurs führt in die Programmiersprache Java ein. Die Vorlesungen geben zusätzliche Hintergründe und Informationen, die für die Praktikumsaufgaben hilfreich sind.
Zur offiziellen Modulbeschreibung →Aktuelle Module im Semester
Wintersemester 2023/2024 (Stand vom 04.12.2023)
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.
11112: Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik) →
11213: Mathematik IT-3 (Analysis) →
11744: Kognitive Systeme: Perzeption und Aktion →
11908: Systemtheorie I →
12102: Programmierpraktikum →
12104: Entwicklung von Softwaresystemen →
12330: Datenbanken →
12696: Grundlagen der Elektrotechnik →
13567: Methoden und Technologie der Künstlichen Intelligenz →
11113: Mathematik IT-2 (Lineare Algebra) →
11909: Systemtheorie II →
11911: Grundzüge der Kognition und Wahrnehmung →
11926: Statistik für Anwender →
12101: Algorithmieren und Programmieren →
12697: Wechselstromtechnik →
13564: Ethik, Gesellschaft, Medien →
11352: Informations- und Kodierungstheorie →
11865: Allgemeine Physik I (Mechanik, Thermodynamik) →
11867: Allgemeine Physik III (Optik, Atome und Moleküle) →
12838: Analogtechnik →
33306: Nachrichtenübertragung →
33315: Analoge Schaltungen →
11388: Audio- und Signalverarbeitung →
11868: Allgemeine Physik IV (Festkörperphysik) →
11901: Mobile Kommunikationssysteme →
11903: Digitaltechnik →
11910: Grundzüge der Medientechnik →
12214: Digitaltechnik-Praktikum →
12352: Mikroelektronik: Entwurfsautomatisierung für digitale Schaltungen →
12697: Wechselstromtechnik →
13841: Speech Processing →
33305: Nachrichtensysteme →
33320: Digitale und Mixed-Signal-Schaltungen →
11415: Graphentheorie →
11454: Grundlagen der Rechnernetze →
11787: Theoretische Informatik →
11861: Operating Systems II (Multi-Level Memory Management) →
11881: Foundations of Data Mining →
12202: Softwarepraktikum →
12317: Seminar Theoretische Informatik →
12317: Technische Informatik (Seminar Computer Engineering) →
12329: Approximationsalgorithmen →
12339: Betriebssysteme II (Speicherverwaltung: Mechanismen und Strategien) →
12341: Verteilte und Parallele Systeme I (Grundlagen) →
12342: Praktikum Verteilte und Parallele Systeme →
12351: Grundlagen des Data Mining →
13565: Einführung in Maschinelles Lernen →
13566: Praktikum Maschinelles Lernen →
11293: Modellierung, Bearbeitung und Visualisierung von 3D-Objekten →
11450: Effiziente Algorithmen →
12204: Betriebssysteme I →
12350: Compilerbau →
13568: Algorithmen der Computer Vision →
13838: Information Retrieval →
Die angegebenen Module und Zuordnungen sind ohne Gewähr und können sich jederzeit ändern!