Die Schwerpunkte des Masterstudiums
Industrielle Datenwissenschaft und Robotik
Das Verständnis der Grundlagen der Steuerungstechnik, der digitalen Signalverarbeitung und der Inferenzstatistik ist entscheidend für die Durchführung anspruchsvoller Zeitreihenanalysen und die Erstellung genauer Prognosen für die vorausschauende Wartung.
KI-basierte Optimierung und Reinforcement Learning
Moderne KI-basierte Optimierungstechniken und Metaheuristiken ermöglichen die Optimierung hochkomplexer Systeme und diskreter Probleme. Agentenbasierte Modellierung kann effizient für die praktische Simulation verschiedener Szenarien und die Optimierung geeigneter Reinforcement-Learning-Algorithmen eingesetzt werden.
Computational Intelligence
Die Entdeckung verborgener Muster und Beziehungen in Daten ist ein zentrales Element des Data Mining. Mit Hilfe von numerischen und statistischen Methoden sowie den Grundlagen des maschinellen Lernens und neuronaler Netze können maßgeschneiderte Algorithmen für diese Zwecke implementiert und optimiert werden.
Data Storage und Processing
Die Beherrschung relevanter und aktueller Skriptsprachen ist eine wesentliche Qualifikation in den Bereichen Data Science und KI. Darüber hinaus sind der geschickte Umgang mit Abfragesprachen und ein tiefes Verständnis der Datenspeicherung und -transformation entscheidende Kompetenzen für eine effiziente Datenverarbeitung und -speicherung.
Interdisziplinarität und Praxisbezug
Der Studiengang fördert wissenschaftliche Forschungskompetenzen und Kompetenzen im modernen, praxisorientierten Projektmanagement. Besonderer Wert wird auf die Sensibilität für ethische Fragen und den Datenschutz gelegt. Projekte und Wahlfächer ermöglichen eine individuelle Spezialisierung in zukunftsweisenden Bereichen. Durch Fallstudien, intensiven Austausch mit Unternehmen und Projektarbeit wird die Bedeutung der praktischen Anwendbarkeit hervorgehoben.
