Wirtschaftsinformatik
Angewandte Künstliche Intelligenz*
Technologien von morgen, heute meistern
Die Spezialisierung „Angewandte Künstliche Intelligenz“ bietet dir praxisorientiertes Wissen in fortgeschrittenen Machine-Learning-Techniken, Generative AI und Large Language Models. Du erlernst die Entwicklung komplexer ML-Algorithmen und Deep Learning, um leistungsstarke Modelle für die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen zu erstellen.
Zudem beschäftigst du dich intensiv mit generativen Modellen, die in der Praxis zur Erstellung von Inhalten, wie z.B. Bildern, Texten oder Audio, sowie zur Optimierung von Produkten eingesetzt werden. Deine Fähigkeiten in der Anwendung von Sprachmodellen ermöglichen es dir, Unternehmen bei der Automatisierung von Kundenkommunikation, der Verbesserung von Textverständnis und Wissensmanagement zu unterstützen.
In praktischen Projekten, wie dem Aufbau von Chatbots oder der Durchführung von Sentiment-Analysen, setzt du dein Wissen gezielt ein. Mit dieser Expertise bist du bestens vorbereitet, um Unternehmen bei der Umsetzung von KI-basierten Lösungen zur Effizienzsteigerung zu unterstützen.
*befindet sich aktuell im Akkreditierungsverfahren.
Studieninhalte:
Kern
Advanced Machine Learning
Generative AI
Practical Application of Large Language Models
AI Lab
Module
- Strategieentwicklung & Stratgieimplementierung
- Technologietrends
- Innovationsmanagement
- Business Intelligence und Process Analysis
- Architektur moderner IT-Systeme
- Vertragsmanagement und Compliance
- Praxisbezogene Transferprojekte
- Seminar zu ausgewählten Forschungsthemen
- International Management
- Personalführung
- Persönlichkeitsmanagement
Studiere mich
Berufs-
begleitend
Das berufsbegleitende Master-Studium wählst du, wenn du schon einen Bachelorabschluss hast, berufstätig bist und dich neben deinem Beruf weiterqualifizieren möchtest.
M.Sc.
Master of Science
- 31 Monate (5 Semester)
- Bergisch Gladbach | Bielefeld | Mettmann | Paderborn
- Oktober
- 595€ monatlich + 1 x Prüfungsgebühr 2.400€
- 120 ECTS
Organisation:
• 24 Monate Vorlesungen/Prüfungen
• 7 Monate Master-Thesis
• Zwei Präsenzwochenenden je Semester (Do-Sa)
• Vorlesungen durchschnittlich 2 Mal monatlich samstags
• Online-Vorlesungen 1-2 Mal pro Woche abends
Durch die Struktur des Studienprogramms kannst du das berufsbegleitende Master-Studium optimal absolvieren. Mit einer gelungenen Mischung aus Selbststudium, Online-Vorlesungen und Präsenzphasen an ausgewählten Wochenenden erlebst du ein Studienkonzept, was genau auf die Bedürfnisse während deiner Vollzeit-Berufstätigkeit abgestimmt ist.
Studienablauf in Nachhaltiger IT


Voraussetzungen:
1.
Abschluss
Alle Master-Studiengänge der FHDW bauen auf einem fachlich passenden Bachelor-Abschluss oder Diplom auf.
2.
Englisch-Kenntnisse
Als weitere Voraussetzung für das Studium müssen Englisch-Kenntnisse auf B2-Niveau nachgewiesen werden, was mithilfe von Zeugnissen, Auslandsaufenthalten oder durch einen separaten Sprachtest möglich ist.
3.
Zulassungsgespräch
Zusätzlich findet ein Zulassungsgespräch mit dem Bewerber statt. Weitere Details zu den Voraussetzungen finden Sie bei den jeweiligen Studiengängen.
Es ist empfehlenswert, die Pläne für ein nebenberufliches Studium mit dem Arbeitgeber abzustimmen. Den zum einen muss die Anwesenheit während der Präsenzphasen sichergestellt sein. Zum anderen lässt sich die Wahl des Studienganges so besser an die betrieblichen Erfordernisse anpassen, was die späteren Karrierechancen im Unternehmen erhöht.
Weil Geld nicht auf Bäumen wächst -
reden wir darüber!
reden wir darüber!
Partnerunternehmen
Die Fachhochschule der Wirtschaft (FHDW) konzentriert ihr Studienangebot auf duale und berufsbegleitende Bachelor-Studiengänge in Betriebswirtschaft (BWL), Wirtschaftsinformatik und Angewandter Informatik. Die Verbindung von Theorie und Praxis ist das Erfolgsrezept der FHDW. Im dualen Bachelor-Studium wechseln über die gesamte Dauer gleichberechtigt Lernphasen an der Hochschule mit Praxisphasen in Partnerunternehmen. Etwa 550 Unternehmen sind in das FHDW-Kooperationsnetzwerk eingebunden.










































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