Mit dem Durchbruch von Technologien wie ChatGPT sieht die deutsche Wirtschaft in der Entwicklung neuer, KI-basierter Technologien freilich großes Potenzial. Dies spiegelt sich auch im Arbeitsmarkt wider, wo die Nachfrage nach KI-Expert:innen stetig steigt. Ergo stellt sich die Frage, ob man KI studieren kann – und wenn ja, wo? Und wie navigiert man durch das wachsende Angebot an Ausbildungswegen?
Kinga Schumacher vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz betont im Spiegel, dass KI-Entwicklung Raum für jeden bietet, ob im Programmieren oder in der kreativen Projektarbeit. Die Wege sind vielfältig und reichen von klassischer Informatik über Data Science bis hin zu spezialisierten KI-Studiengängen.
An Universitäten wie der RWTH Aachen, der TU München oder der FU Berlin finden Studierende eine breite Palette an Studiengängen, die das Fundament für eine Karriere in der KI legen. Neben der klassischen Informatik gibt es spezialisierte Felder
Hier ein Überblick über die relevanten Studiengänge, Universitäten und Spezialbereiche:
Klassische Informatik
- Vermittelt fundamentale Kenntnisse in der systematischen Verarbeitung von Informationen, inklusive Spezialisierungen in KI. Universitäten wie die RWTH Aachen, TU München und FU Berlin bieten Programme an. Deutschlandweit gibt es über 600 Studienangebote in diesem Bereich.
Angewandte Informatik: Fokussiert auf praktische Anwendungen der Informatik, einschließlich der Entwicklung von KI-Systemen.
Künstliche Intelligenz: Spezielle Studiengänge, die sich ausschließlich auf KI konzentrieren, mit einem Schwerpunkt auf Anwendungsbereichen wie Mobilität, Gesundheitswesen oder Chatbots.
Data Science: Konzentriert sich auf die Analyse großer Datenmengen, ein fundamentaler Baustein für das Training von KI-Modellen.
Maschinelles Lernen: Vertieft die Methoden und Techniken, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen.
Medieninformatik: Verbindet Informatik mit Mediengestaltung, einschließlich der Entwicklung von interaktiven, KI-gesteuerten Mediensystemen.
Robotik: Vereint Informatik, Elektrotechnik und Maschinenbau zur Entwicklung intelligenter Maschinen.
Ähnliche Fächer: Umfasst angrenzende Bereiche wie Physik, Mathematik und Psychologie, die ebenfalls für KI-Anwendungen relevant sind.
Ein Studium im Bereich KI setzt solide mathematische Grundlagen und logisches Denken voraus. Zudem sind gute Englischkenntnisse und eine grundlegende Programmieraffinität essenziell. Auch für diejenigen, die nicht direkt als KI-Entwickler:innen arbeiten möchten, gibt es Wege in die Branche, etwa über Mathematik, Physik oder Psychologie.
Die Berufswelt ist ebenso vielfältig. Von der Softwareentwicklung über Forschung und Entwicklung bis hin zu spezifischen Anwendungen in verschiedenen Industriezweigen – KI-Spezialist:innen sind gefragt. Praxiserfahrung wird dabei oft höher gewichtet als der akademische Grad.
Appell an junge Frauen: Lasst euch nicht abschrecken!
Für diejenigen, die einen praktischeren Ansatz bevorzugen, bieten sich Ausbildungen als Fachinformatiker:in oder Softwareentwickler:in an. Hier steht die direkte Arbeit an der Entwicklung und Programmierung von Software, einschließlich KI-basierter Anwendungen, im Vordergrund.
Schließlich ist die Förderung von mehr Diversität in der KI-Entwicklung ein zentrales Anliegen. Schumacher unterstreicht die Bedeutung von diversen Teams, um diskriminierungsfreie und für alle zugängliche KI-Systeme zu entwickeln. Ihr Appell richtet sich insbesondere an junge Frauen, sich nicht von einer Karriere im MINT-Bereich abschrecken zu lassen.
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