Neurorobotik (M.Sc.) Fakultät für Informatik - TU Chemnitz

Bemerkung

Studiengang im Aufbau seit WS 19/20

Allgemeines

Art des Studiengangs	konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Regelstudienzeit	4 Semester
Credits insgesamt	120
Fachausrichtung	Fach innerhalb der Informatik; Schwerpunkt(e): Softwaretechnik, Künstliche Intelligenz; Anwendungsbereich(e): Ingenieurwissenschaften, Medieninformatik
Interdisziplinarität	Der Studiengang ist nicht interdisziplinär

Anzahl der Studierenden	<10
Studienanfänger:innen pro Jahr	<10
Absolvent:innen pro Jahr	im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Abschlüsse in angemessener Zeit	im Beobachtungszeitraum noch keine Abschlüsse
Geschlechterverhältnis

Anteil ausländischer Studierender	0,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen	30,0 %
Auslandsaufenthalt	nicht obligatorisch, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule	nein

Zulassungsmodus

Keine Zulassungsbeschränkung

Besonderheiten des Studiengangs
Spezifisches Wissens in diesem relativ jungen, aber sehr innovativem Fachgebiet. Vorbild des menschlichen Gehirns und mit Methoden des Maschinellen Lernens werden lernfähige und flexible Robotersysteme realisiert; Übernahme von Aufgaben; Gerade neuronale Netze haben in jüngster Zeit für ein hohes Aufsehen gesorgt und aufgezeigt, welches Wachstumspotential im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) steckt. Konzept Deep Learning; verschachtelter neuronaler Netze; Vorgehensweisen anhand von Trainingsbeispielen automatisiert und zuverlässig.
Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
in jenen Bereichen, in denen Neurokognition bislang eine geringe oder gar keine Rolle gespielt hat, werden Kenntnisse zukünftig verstärkt gebraucht. Hervorragende Berufsaussichten gibt es unter anderem in folgenden Bereichen: Verkehrswesen und Automobilindustrie, Maschinenbau und Elektroindustrie, Entwicklung von KI-Dienstleistungen, Entwicklung autonomer Systeme, Universitäre Forschung.

Spitzengruppe

Mittelgruppe

Schlussgruppe

nicht gruppiert

(S)=Studierenden-Urteil (F)=Fakten (P)=Urteil von Professorinnen und Professoren

Datenstand 2021; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung. Auf dessen Seiten findet sich auch eine ausführliche Beschreibung der CHE Ranking-Methodik.

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