Master-Studium Engineering Responsible AI-Systems*
*Studienstart 2025 - vorbehaltlich der Genehmigung durch die AQ AustriaKünstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zunehmend unterschiedliche gesellschaftliche Bereiche und stellt uns vor die dringende Aufgabe, diese Systeme verantwortungsvoll zu gestalten. Die Nachfrage nach hochqualifizierten Fachkräften, die an den Schnittstellen von Informatik, Nachhaltigkeit und Ethik agieren können, steigt daher kontinuierlich.
Unser Master-Studiengang Engineering Responsible AI-Systems wurde entwickelt, um genau diese Anforderungen zu erfüllen. Unser innovatives Studienangebot befähigt Sie nach dem Studium dazu, KI-Systeme für verschiedene Branchen zu entwickeln, zu bewerten und dabei ethische, regulatorische und nachhaltige Prinzipien zu integrieren.
Der Studienbeitrag zzgl. 24,70 EUR ÖH-Beitrag gilt für EU- bzw. EWR-Staatsbürgerinnen und -Staatsbürger. Bitte beachten Sie, dass für Nicht-EU/EWR-Staatsbürgerinnen und -Staatsbürger eigene Studienbeiträge gelten.
Das Studium: Master of Science (MSc)
KI spielt eine immer wichtigere Rolle in vielen Bereichen unseres Lebens. Unser Master-Studiengang Engineering Responsible AI-Systems reagiert auf diesen Trend, indem er sich auf die Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme konzentriert, die ethische Richtlinien, Transparenz und Umweltfreundlichkeit gewährleisten.
KI trifft auf ethische Überlegungen
Bei all dem Hype rund um das Thema KI ist es unbedingt notwendig, sich mit den ethischen Aspekten rund um diese neuen Technologien auseinanderzusetzen. Der Bereich AI Ethics befasst sich mit der sicheren und ethischen Anwendung von KI-Technologien. Dies umfasst Aspekte wie Datenschutz, die Vermeidung von Vorurteilen (Bias) und die Notwendigkeit von Transparenz.
Durch die Prinzipien von Responsible AI wird dabei sichergestellt, dass technologische Entwicklung im Einklang mit ethischen Standards steht und potenzielle negative Auswirkungen minimiert werden. Dadurch können das Vertrauen und die gesellschaftliche Akzeptanz maximiert werden.
Darauf aufbauend zielt Explainable AI darauf ab, komplexe Entscheidungen von KI-Systemen verständlich zu machen, insbesondere in hochkritischen Bereichen wie Medizin, Finanzen und der öffentlichen Verwaltung.
Angesichts zunehmender regulatorischer Anforderungen wie dem Artificial Intelligence Act (AIA) der EU wird der Bedarf an Fach- und Führungskräften steigen, die die technischen und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Systemen einschätzen, bewerten und entsprechende technische und organisatorische Maßnahmen ergreifen können.
All diese Aspekte werden im Rahmen unseres Studiengangs ausführlich behandelt.
KI für eine bessere Welt
Wie können Prozesse in der Industrie optimiert werden? Welche Möglichkeiten ergeben sich in der Abfallwirtschaft und dem Recycling? Green AI liefert darauf eine Antwort: Im Studium konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung von ressourceneffizienten KI-Systemen, die nachhaltige und saubere Technologien unterstützen.
In diesem Zusammenhang ebenfalls essenziell: Sustainable AI zielt dabei darauf ab, Umweltauswirkungen und den CO2-Fußabdruck von KI-Systemen zu minimieren. Bei uns ist dieser Gedanke selbstverständlich ebenfalls fix im Studium verankert.
Expertise in einem dynamischen Umfeld
Unser Studiengang richtet sich sowohl an Absolventinnen und Absolventen technischer Bachelor-Studiengänge als auch an Fachleute mit praktischer Berufserfahrung im technischen Bereich, die sich zu Expertinnen und Experten in der Entwicklung verantwortungsvoller KI-Systeme weiterentwickeln möchten.
Kooperationen mit Forschungseinrichtungen und Unternehmen stellen eine breite Anwendbarkeit des erworbenen Wissens in verschiedenen Branchen sicher.
Nach dem Studium stehen Ihnen daher alle Wege offen: Aufgrund der internationalen Ausrichtung des Studiengangs eröffnen sich Jobmöglichkeiten sowohl im In- als auch im Ausland.
KI und die Selbstständigkeit
Tipp: Sie wollen Ihre Fähigkeiten bereits während des Studiums einsetzen und möchten Ihr eigenes Start-up gründen? Unser Founders Lab kann dafür der richtige Partner sein. Im Rahmen unseres Start-up-Programms erhalten Sie von unseren Expertinnen und Experten Hilfestellung für die Verwirklichung Ihrer Geschäftsidee.
Schwerpunkte
Im Studium erlangen Sie umfassende Kenntnisse, um KI-Systeme zu verstehen und technische, ethische und Herausforderungen in Bezug auf die Umwelt zu bewältigen. Einen Überblick über die Themenschwerpunkte finden Sie hier.
Karrierewege nach dem Master-Studium Engineering Responsible AI-Systems
Als Absolventin oder Absolvent des Master-Studiengangs Engineering Responsible AI-Systems haben Sie die Möglichkeit, in zahlreichen spannenden Berufsfeldern Fuß zu fassen.
Mit Ihren Kernkompetenzen an der Schnittstelle von Informatik, Nachhaltigkeit und Ethik stehen Ihnen zahlreiche Berufsfelder offen.
- Mögliche Berufsfelder
- Gesundheitswesen: Die Implementierung von KI-Lösungen für personalisierte Medizin und die Entwicklung ethischer und transparenter Entscheidungsprozesse im Gesundheitsbereich eröffnen zahlreiche Chancen.
- Finanzwesen: Sie qualifizieren sich für die Entwicklung verantwortungsbewusster Algorithmen für Finanzanwendungen und stellen etische und transparente datenbasierte Entscheidungsprozesse im Finanzrisikomanagement sicher.
- IT-Branche: Im Studium beschäftigen Sie sich mit der Planung, Entwicklung und dem Betrieb von verantwortungsvollen und innovativen Algorithmen und KI-Systemen. So können Sie nach Ihrem Studium maßgeschneiderte KI-Lösungen für verschiedene Anwendungsbereiche zur Verfügung stellen.
- Datenintensive Unternehmen: Als Absolventin oder Absolvent können Sie KI-Systeme in verschiedenen Wirtschaftszweigen für den Umgang mit großen Datenmengen gezielt einsetzen. Dabei haben Sie immer Data Governance und Datenschutz im Hinterkopf.
- Kreislaufwirtschaft: Von Prozessoptimierung in der Industrie über Abfallwirtschaft bis Recycling – KI-Lösungen können und werden zukünftig ein effizienteres Ressourcenmanagement ermöglichen.
- Nachhaltigkeit: Sie lernen, wie Sie mit Green IT und Green Coding nachhaltige Praktiken in der Nutzung von Technologie und Daten fördern können.
- Bildung: Nach Ihrem Studium arbeiten Sie an KI-Systemen im Bildungsbereich, die Lernende und Lehrende unterstützen und dabei ethische und gesellschaftsrelevante Aspekte berücksichtigen.
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