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Studiengangsprofil
Im Ranking

Machine Learning

Short-Facts
  • Abschluss: Master
  • Sachgebiet(e): Data Science, Künstliche Intelligenz
  • Regelstudienzeit: 4 Semester
  • Hauptunterrichtssprache: Englisch
  • Studienform(en): Vollzeitstudium, Internationaler Studiengang
  • Standort(e): Tübingen
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Allgemeine Studiensituation
Wie zufrieden sind die Studierenden mit der Gesamtsituation?
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Hochschulstandort
Eberhard Karls Universität Tübingen
Geschwister-Scholl-Platz
72074 Tübingen
Tel: 07071 29-0
Fax: 07071 29-5990
Weitere Informationen / Services:
Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Machine Learning studiere?

Beim Studiengang Machine Learning an der Eberhard Karls Universität Tübingen handelt es sich um einen Studiengang mit dem Abschluss Master

Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?

Das Sachgebiet des Studiengangs ist Data Science, Künstliche Intelligenz.

Wie lange dauert das Studium?

Die Regelstudienzeit beträgt 4 Semester. Ein Semester sind 6 Monate. Somit dauert das Studium in der Regel 24 Monate.

In welcher Sprache finden die Lehrveranstaltungen statt?

Die Vorlesungen, Seminare oder Kurse finden in Englisch statt.

In welcher Form wird das Studium Machine Learning angeboten?

Das Studium wird als Vollzeitstudium und als internationaler Studiengang in Tübingen angeboten.

Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?

Die Lehrveranstaltungen werden in Tübingen angeboten.

Kann ich mich zum Sommer- oder zum Wintersemester bewerben?

Du kannst dich zu folgendem Semester bewerben: nur Wintersemester.

Welche Zulassungsbedingung muss ich erfüllen?

Der Studiengang Machine Learning hat eine örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC.

Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Machine Learning zu studieren?

Für das Studium des Fachs Machine Learning gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
Bewerbungsschluss abweichend bereits am 30. April

A Bachelor's degree (or equivalent) in either computer science, mathematics, physics or related natural sciences with a grade of at least 2.3 (German grading system). In particular, competences from the following areas are required, equivalent in content and scope to those in the BSc course in Computer Science in Tübingen:

Mathematics: one- and multidimensional analysis, linear algebra and either numerics or stochastic
Computer science: Programming, Algorithms and Data Structures.

Applicants must also provide adequate proof of English proficiency.

Wann kann ich mich bewerben?

Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:

Wintersemester
Vorlesungszeit:
16.10.2023 - 10.02.2024
Grundständige Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus der Europäischen Union:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen
Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus der Europäischen Union:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen
Weiterführende Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus der Europäischen Union:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen
Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus der Europäischen Union:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen

Sommersemester
Vorlesungszeit:
15.04.2024 - 27.07.2024
Grundständige Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus der Europäischen Union:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen
Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
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Hochschulwechsler:
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International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
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Weiterführende Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
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International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
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Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
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Hochschulwechsler:
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Zulassung & Bewerbung

Zulassungssemester:
nur Wintersemester
Zulassungsmodus:
Örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
Zugangsvoraussetzungen:
Bewerbungsschluss abweichend bereits am 30. April

A Bachelor's degree (or equivalent) in either computer science, mathematics, physics or related natural sciences with a grade of at least 2.3 (German grading system). In particular, competences from the following areas are required, equivalent in content and scope to those in the BSc course in Computer Science in Tübingen:

Mathematics: one- and multidimensional analysis, linear algebra and either numerics or stochastic
Computer science: Programming, Algorithms and Data Structures.

Applicants must also provide adequate proof of English proficiency.
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Themenschwerpunkte

Leider liegen uns keine weiteren Informationen vor.

Fristen & Termine

Wintersemester
Vorlesungszeit:
16.10.2023 - 10.02.2024
Grundständige Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus der Europäischen Union:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen
Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
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International Studierende aus der Europäischen Union:
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International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen
Weiterführende Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus der Europäischen Union:
Die Frist ist abgelaufen
International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen
Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
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International Studierende aus der Europäischen Union:
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Die Frist ist abgelaufen

Sommersemester
Vorlesungszeit:
15.04.2024 - 27.07.2024
Grundständige Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
Die Frist ist abgelaufen
Hochschulwechsler:
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International Studierende aus der Europäischen Union:
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International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
Die Frist ist abgelaufen
Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
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International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
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Weiterführende Studiengänge
Ohne Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
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Hochschulwechsler:
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International Studierende aus der Europäischen Union:
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International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
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Mit örtlicher Zulassungsbeschränkung
Studienanfänger:
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International Studierende aus der Europäischen Union:
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International Studierende aus Staaten, die nicht Mitglied der EU sind:
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Sonstiges

Studienbeitrag (Bemerkung):
Alle Informationen zu den Studiengebühren für Internationale Studierende (1500,- EUR je Semester) und für ein Zweitstudium (650,- EUR je Semester) finden Sie auf unserer Internetseite.

CHE Logo
Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking (Datenstand 2021).

Studierende

Anzahl der Studierenden
69
Geschlechterverhältnis
84 % männlich
16 % weiblich
Studienanfänger:innen pro Jahr
35
Anteil internationaler Studierender
37 %

Studienergebnis

Credits insgesamt
120
Regelstudienzeit
4 Semester
Abschlussarbeiten in Kooperation mit der Praxis, Master
11.8 %

Das Studium

Art des Studiengangs
konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit
Fachausrichtung
Fach innerhalb der Informatik; Schwerpunkt(e): Theoretische Informatik, Künstliche Intelligenz; Anwendungsbereich(e): Data Science
Interdisziplinarität
Der Studiengang ist nicht interdisziplinär

Weitere Infos

Besonderheiten des Studiengangs

Starke mathematisch-naturwissenschaftliche Ausrichtung; Data Science; Trainingscenter ML; Anbindung an das Cyber-Valley; enge Kooperation mit Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und dem Max-Planck-Institut für Biologische Kybernetik; angebunden an Excellenz Cluster "Machine Learning: New Perspectives for Science" und dem Tübingen AI Center (BMBF Competence Center for Machine Learning).

Internationale Ausrichtung

Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen
100 %
Auslandsaufenthalt
nicht obligatorisch, aber Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule
nein

Der Fachbereich

Studierende am Fachbereich
2210
Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)
650
Anteil Lehre durch Praktiker:innen, Master
5 %

Weitere Infos

Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung

Projektgruppenarbeiten; Planspiele; kleine, eigenständige Projekte alleine und im Team; eigenständige Recherche; Softwareprojekte; interdisziplinäre Zusammenarbeit; Kommunikationsfähigkeit; Zeitmanagement; Gruppenmanagement; Präsentationen von Wissenschaftlichen Arbeiten und eigenen Projekten; Erstellung von Projektplänen; Koordination von Projekten (SCRUM); Praktika und Vorlesungen mit Lehraufträgen aus der Industrie.

Besonderheiten in der Lehre

Auf Englisch studierbare Studiengänge Bioinformatik, Machine Learning und Medizininformatik; Seminare werden in Englisch durchgeführt; Prüfungen können in englischer Sprache durchgeführt werden; Ausgewählte Wahlpflichtveranstaltungen werden auch schon im Bachelorstudium auf Englisch abgehalten. Dadurch können sich die Studierenden spätestens ab dem 5. Semester schrittweise eingewöhnen, um für einen Masterstudiengang optimal vorbereitet zu sein.

Häufigste Austauschhochschulen für einen Auslandsaufenthalt

Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spanien; Universitetet i Oslo, Norwegen; Uppsala Universitet, Schweden; Hacettepe Üniversitesi, Ankara, Türkei; Universidade Nova de Lisboa, Portugal; Tufts University, Medford, USA; Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Brasilien; Universiteit van Amsterdam, Niederlande; Università degli Studi di Perugia, Italien; University of Michigan, Ann Arbor, USA

Besonderheiten in der Ausstattung

Sehr gute Ausstattung: z.B. Hochleistungs- und GPU-Cluster, IBM Mainframe, Eye-tracking und Motion-tracking Labor, Roboter, Quadrokopter, digitales 3D-Fotostudio, LightStage, Fahrsimulator, Hardware-Labor, Brain-Computer-Interface, Psychophysik-Labor, Internet-Labor, Trainingscenter Maschinelles Lernen, Augmented Reality.

Besonderheiten in der Forschung / Forschungsschwerpunkte

Die Forschung am Fachbereich ist sehr interdisziplinär ausgerichtet. Die Universität Tübingen bietet eine hoch interdisziplinäre Forschungslandschaft. Kooperationen bestehen mit der Medizin, den Neurowissenschaften, der Linguistik, der Bioinformatik, der Psychologie, dem Institut für Wissensmedien (IWM), als auch den drei Max-Planck-Instituten. Die Forschungsqualität ist gekennzeichnet durch hochrangige Forschungsprogramme (mehrere ERC- & Emmy-Noether-Gruppen) und intensive Industriekooperationen. Einbindung in den württembergischen Wirtschaftsraum und zahlreiche internationale Kooperationen.

Besonderheiten in der Förderung wissenschaftlichen Nachwuchses

Graduiertenakademie der Universität und der Fakultät; Nachwuchsforschergruppe (Emmy-Noether-Gruppe); 3 Juniorprofessuren; Innovation Grants; Teach@Tübingen; 1 Juniordozentin; 2 Nachwuchsgruppen im Rahmen von Cyber-Valley; 6 Nachwuchsgruppen im Rahmen der Exzellenzinitiative, Erteilung der Prüfungsberechtigung von studentischen Abschlussarbeiten.

Unterstützung von Unternehmensgründungen

CyberValley Startup Incubator; Gründungsförderung der Universität Tübingen Wissenstransfer und Innovation.

Weitere Informationen zur Forschung
Rankingergebnisse für den Standort Tübingen
CHE Logo
Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking (Datenstand 2021).

Überblick Studierendenurteile

Allgemeine Studiensituation
Wie zufrieden sind die Studierenden mit der Gesamtsituation?
Wissenschaftsbezug
Werden methodische Kompetenzen, wissenschaftliches Arbeiten, kritisches Hinterfragen und ähnliches gefördert?
Die dargestellten Ergebnisse beziehen sich auf Bewertungen von 102 Studierenden der Studiengänge Bioinformatik/Bioinformatics (M.Sc.), Informatik (M.Sc.), Kognitionswissenschaft (M.Sc.), Machine Learning (M.Sc.), Medieninformatik (M.Sc.) und Medizininformatik/Medical Informatics (M.Sc.).

Studieninhalt

Wie gut gestaltet sich der Studieninhalt?
Lehrangebot   S
Wie breit ist das Studium inhaltlich aufgestellt?

Organisation

Wie gut ist das Studium in den verschiedenen Bereichen organisiert?
Studienorganisation   S
Wie gut funktioniert der Zugang zu Lehrveranstaltungen? Können Pflichtveranstaltungen ohne Überschneidungen besucht werden?
Übergang zum Masterstudium   S
Ist der Übergang vom vorherigen Studium zum Masterstudium gut organisiert?

Unterstützung

Wie gut ist die Unterstützung im Studium?
Unterstützung im Studium   S
Wie gut wird man im Studium bei fachlichen und organisatorischen Fragen unterstützt?
Betreuung durch Lehrende   S
Sind die Lehrenden bei Fragen und Problemen erreichbar? Gibt es eine gute Besprechung von Übungsaufgaben oder Hausarbeiten?

Wissenschaftsbezug

Wie viel Wissenschaft steckt in dem Studium?
Wissenschaftsbezug   S
Werden methodische Kompetenzen, wissenschaftliches Arbeiten, kritisches Hinterfragen und ähnliches gefördert?
Veröffentlichungen pro Wissenschaftler:in   F
Auf wie viele Veröffentlichungen pro Jahr (Punktwert) kommen die Wissenschaftler:innen?
Forschungsgelder pro Wissenschaftler:in   F
Wie viele externe Forschungsgelder werben die Wissenschaftler:innen im Durchschnitt pro Jahr ein?
Promotionen pro Professor:in   F
Wie viele Promotionen werden pro Jahr und Professor abgeschlossen?
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