Neben der für die Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) charakteristischen Anwendungsbezogenheit liegt der Fokus des Masterstudiengangs Künstliche Intelligenz gleichermaßen auf der methodischen und wissenschaftlichen Ausrichtung.
Im Mittelpunkt steht ein vertieftes wissenschaftliches Verständnis von KI-Techniken. Von den Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs wird erwartet, dass sie bei der Lösung von Problemen selbstständig, kritisch und strukturiert arbeiten und in der Lage sind, vorhandenes Wissen intellektuell auf ungewohnte zukünftige Problemstellungen zu übertragen.

Voraussetzungen für die Bewerbung für den Masterstudiengang Künstliche Intelligenz an der THWS:

Abgeschlossenes Hochschulstudium mit 210 ECTS und einer Gesamtnote von 2,5 oder besser in der Fachrichtung(en) Informatik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. (Bei weniger ECTS ist eine Zulassung unter Auflagen möglich.)

Außerdem:

1. Aus dem Bachelor-Studiengang müssen mindestens 20 ECTS in Mathematik erbracht werden, die insbesondere ausreichende Kenntnisse in den Bereichen Statistik/Wahrscheinlichkeitstheorie, (lineare) Algebra und Infinitesimalrechnung vermitteln. Die folgende Liste von Themen ist nicht vollständig und soll einen ersten Eindruck vermitteln: Reelle und komplexe Zahlen, Vektoren und Vektorräume, lineare Unabhängigkeit, Basis und Dimension, Matrizen und lineare Algebra (Rechnen mit Matrizen, Spur und Determinante, lineare Gleichungssysteme, lineare Abbildungen, Eigenwerte und Eigenvektoren), Infinitesimalrechnung (Folgen und Reihen, Grenzwerte von Funktionen und Stetigkeit, Differential- und Integralrechnung in einer Variablen, Taylorreihen), Fortgeschrittene Lineare Algebra (Eigenwertprobleme und ihre Anwendungen, Methoden der Matrixzerlegung), Numerische Methoden (Interpolationsmethoden, Optimierungsprobleme und Algorithmen), Wahrscheinlichkeitstheorie (Grundbegriffe: Ereignisse, Kolmogorovsche Wahrscheinlichkeit, bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit, diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen, Erwartungswert und Varianz, Schlüsselverteilungen: Binomial-, Hypergeometrische-, Poisson-, Exponential-, Normalverteilung, Summen von Zufallsvariablen, zentraler Grenzwertsatz), Inferenzstatistik (Punkt- und Intervallschätzungen, Signifikanztests).
   
   
2. Aus dem Bachelorstudium müssen mindestens 15 ECTS in Informatik erbracht werden, die ausreichende Kenntnisse sowohl in der praktischen Informatik (typischerweise nachgewiesen durch Kurse in Datenbanken, Betriebssystemen, Software Engineering oder verteilten Systemen) als auch in der theoretischen Informatik (typischerweise nachgewiesen durch Kurse in Algorithmen und Datenstrukturen, Automatentheorie, Komplexitätstheorie oder Logik) vermitteln.
   
   
3. Wir erwarten gute bis sehr gute Noten in allen für den Masterstudiengang relevanten Fächern, d.h. insbesondere in Mathematik und den theoretischen und praktischen Informatikfächern. Dies ist durch Vorlage des Bachelor-Zeugnisses nachzuweisen.
   
   
4. Wir erwarten anwendungsorientierte, fortgeschrittene Programmierkenntnisse (z.B. in Python), die typischerweise durch Arbeitsproben aus Programmierprojekten, Praktika oder Laboren nachgewiesen werden, wobei der Zugang zu öffentlichen Repositorien von Vorteil wäre.
   
   
5. Wir möchten die Bachelorarbeit der Bewerbenden sehen, die sich mit einem wissenschaftlichen Problem befassen muss (wenn möglich mit dem entsprechenden Quellcode).