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 und Absolvent stehen dir zahlreiche Karrieremöglichkeiten offen – darunter in der Fertigung, dem Gesundheitswesen, dem Transportwesen, der Unterhaltung, der Wissenschaft sowie der Forschung.
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Deine Vorteile an der UTN
Unser enges Betreuungsverhältnis zählt zu den besten deutschlandweit. Professorinnen und Professoren lernst du schnell persönlich kennen.
Unser Lehr-Lernkonzept mit kleinen Seminargruppen und neuen Prüfungsformen sichert dir eine Hochschullehre die digital und state-of-the-art ist.
Mit dem individuellen Track enwickeltst du ein Profil, das zu deinen Zielen passt: von Schlüsselkompetenzen bis hin zum Forschungsschwerpunkt.
Lerne, disziplinäre Grenzen zu überwinden, und entdecke lösungsorientiertes und interdisziplinäres Zusammenarbeiten in der Lehre wie Forschung.
Der urbane Standort Nürnberg ist ein Hidden Champion mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten und hoher Lebensqualität.
Eckdaten
| Studiengang | Artificial Intelligence & Robotics (M.Sc.) |
| Studienumfang | 4 Semester (Vollzeitstudium, ca. 40h pro Woche, mit 120 ECTS) |
| Studienort | Nürnberg |
| Sprache | Englisch |
| Bewerbungsphase | Drittstaaten: 1. März bis einschließlich 31. Mai 2025 EU/EWR/DE: 1. März bis einschließlich 30. Juni 2025 |
| Immatrikulationszeitraum | 1. April bis einschließlich 30. September 2025 |
| Semesterzeitraum | 1. Oktober 2025 bis 31. März 2026 |
| Kurszeitraum | Voraussichtlich 13. Oktober 2025 bis 7. Februar 2026 |
| Welcome Week für neue Studierende | 6. Oktober bis 10. Oktober 2025 |
Eine detaillierte Übersicht der Kurszeiten findest du in folgender PDF-Liste: Download
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.
Der wissenschaftliche Kern deines Studiums umfasst die folgenden sechs Basismodule:
- Artificial Intelligence
- Mobile Robot Navigation
- Machine Learning
- Computer Vision
- Deep Learning
- Data Engineering
Weitere Informationen zu unserem einzigartigen Lehr-Lernkonzept findest du hier:
Lehr-LernkonzeptDein Studienplan
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.
Bitte beachte, dass es sich beim Master AI & Robotics um ein Vollzeitstudium handelt. Du solltest dafür etwa 40h Stunden Arbeitsaufwand pro Woche einplanen.
Modulhandbuch AIR M.Sc.
Wintersemester 2025/26:
Modulhandbuch lesen
Modulhandbuch AIR M.Sc.
Wintersemester 2024/25:
Modulhandbuch lesen
Modulhandbuch AIR M.Sc.
2023/24:
Modulhandbuch lesen
Zulassungsvoraussetzungen
- Bachelor-Abschluss (B.Sc. oder gleichwertig) in Informatik oder verwandten Bereichen wie Elektrotechnik, Maschinenbau, Mathematik oder Physik.
- Ausgezeichnete Kenntnisse in Informatik:
- Einführung in Informatik, Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen sowie eines der folgenden Fächer: Theoretische Informatik, Rechnerarchitektur, Rechnernetze oder Softwaretechnik (mindestens 24 ECTS oder gleichwertig)
- Mathematische Referenzen in Analysis und linearer Algebra (mindestens 18 ECTS oder gleichwertig)
- Ausgezeichnete Kenntnisse in Informatik:
- Notwendige Programmierkompetenzen in Algorithmen und Datenstrukturen:
- Einfache Datenstruktur (Arrays, Lists, Stacks, Queues, Sets, Trees und Graphs)
- Komplexitätsanalyse (Best Case, Worst Case, Average Case, Big-O-Notation, Divide und Conquer)
- Sorting (Bubble Sort, Insertion Sort, Quicksort, Mergesort und Heapsort)
- Search (Linear Search, Binary Search, Tree Search und Graph Search)
- Hashing (Open Hashing und Closed Hashing)
- Englischkenntnisse:
- TOEFL internet based (mindestens 90 Punkte)
- TOEFL Paper (mindestens 577 Punkte)
- IELTS (mindestens 6,5 insgesamt)
- Cambridge Language Assessment (C1 Advanced)
- Deutsches Abitur mit Englischnachweis
- Komplett englischsprachiger Bachelorstudiengang
- Teilnahme am Eignungsfeststellungsverfahren
Notwendige Dokumente?
Du kannst jederzeit alle Zulassungsvoraussetzungen auch in der Allgemeinen Studien- und Prüfungsordnung sowie der Eignungssatzung nachlesen. Weitere Informationen findest du außerdem in unseren FAQ.
Du erfüllst die Anforderungen?
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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!
Hier findest du weitere Informationen über das Department Computer Science & Artificial Intelligence:
Department Computer Science & Artificial IntelligenceHeaderbild © Unsplash