Studienüberblick

 

Künstliche Intelligenz - Made in Ansbach

Das interdisziplinäre Fach Künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den wichtigsten Zukunftstechnologien und verbindet die verschiedenen Richtungen des Ingenieurwesens mit den Neuro- und Lernwissenschaften sowie der Informatik.

Die KI verfolgt das Ziel, die höheren intelligenten Fähigkeiten des Menschen (kognitive Fähigkeiten) auf Maschinen zu übertragen. So findet sich die Künstliche Intelligenz beispielsweise

  • in der Medizin
  • beim autonomen Fahren
  • bei humanoiden Pflegerobotern
  • bei der Energieerzeugung
  • in der Landwirtschaft
  • in sozialen Netzwerken

und vielen anderen Bereichen auch heute schon wieder.

Abgesehen von der Hochschulreife, werden von den Studierenden keine besonderen Vorkenntnisse erwartet. Alle für das Studium erforderlichen Kenntnisse werden in den Vorlesungen vermittelt.

Dieser Studiengang richtet sich gleichermaßen an weiblich wie männliche Studieninteressierte, die Interesse haben, die Methoden der Künstlichen Intelligenz zu erlernen und in ihren Interessensfeldern anzuwenden.

 

KurzformKIK
StudienartVollzeit
Regelstudienzeit7 Semester
AbschlussBachelor of Engineering (B.Eng.)
StudienstartWintersemester
Zulassungsbeschränkungkeine
VorlesungsortAnsbach
UnterrichtsspracheDeutsch
StudiengangleitungProf. Dr. rer, nat. Torsten Schmidt
StudienfachberatungProf. Dr. rer, nat. Torsten Schmidt
Studierendenservicestudierendenservice.kik(at)hs-ansbach.de

 

Studienaufbau

Der Bachelor-Studiengang „Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme“ umfasst insgesamt sieben Semester.

In den Grundlagensemestern werden neben technischen und informatischen Fächern die psychologischen Grundlagen des Wahrnehmens, Denkens und Lernens vermittelt und welche Fähigkeiten sich daraus ergeben.

In den beiden Vertiefungssemestern liegt der Schwerpunkt der Lehre auf der Übertragung dieser Fähigkeiten in die Form der Algorithmen und damit auf technische Systeme. Durch Big Data Methoden werden große Datenmengen analysiert und Wissensbausteine extrahiert.

Sowohl im zweiten als auch im vierten Semester gibt es jeweils ein praktisches Projekt, bei dem die Studierenden am PC oder im Labor erste eigene KI-Entwicklungen in Gruppenarbeit durchführen. Diese Erfahrungen sind motivierend und stärken den Erfindergeist bei den KI-Anwendungen.

In den Anwendungssemestern wird vermittelt, wie die gelernten Methoden der KI auf die Gebiete der Industrie 4.0, der humanoiden Roboter, Intelligenter Assistenzsysteme und mobiler KI-Anwendungen übertragen werden können. Außerdem werden die ethisch-moralischen und sicherheitsrelevanten Aspekte der KI näher beleuchtet.

Damit lernen die Studierenden, selbständig smarte und vielseitig intelligente Systeme zu entwickeln. Im fünften Semester werden die erlernten Kenntnisse in einem Unternehmen der eigenen Wahl vertieft und erweitert.

Nach einer Regelstudienzeit von sieben Semestern erhalten die Studierenden bei erfolgreichem Abschluss den international anerkannten akademischen Grad Bachelor of Engineering (B.Eng.).

Einsatzgebiete und Berufschancen

Die Nachfrage der Unternehmen nach KI-Expert*innen steigt stetig und die KI-Einsatzgebiete erobern immer mehr der heute noch manuell ausgeführten Arbeitsprozesse. Daher sind die Zukunftsaussichten der Absolvent*innen von KIK aus beruflicher Sicht hervorragend.  

Aufgrund der erworbenen, breitgefächerten Qualifikation gibt es für die Absolvent*innen nach dem Studium vielfältige Einsatzgebiete, wie z.B. in der  

  • Entwicklung von Assistenzsystemen in Fahrzeugen
  • Anwendung der Künstlichen Intelligenz für die Materialoptimierung von Kunststoffen
  • Entwicklung von humanoiden Robotern für die Pflege und medizinische Versorgung
  • Entwicklung von Anwendungen der Big-Data-Analysen in der Medizin (Deep Medicine)
  • Konstruktion von selbstlernenden Maschinen im Rahmen der Industrie 4.0

und viele weitere. Ein großer Vorteil des Studiengangs KIK liegt gerade in der Möglichkeit, das berufliche Einsatzgebiet nach seinen eigenen Interessen weitestgehend frei wählen zu können.

Personen

Prof. Dr. Torsten Schmidt – Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Prof. Dr. Torsten Schmidt

Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

0981 4877-262 51.1.5 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr. Torsten Schmidt

Prof. Dr. Torsten Schmidt – Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Funktionen:

  • Studiengangsleiter Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Wirtschaftsingenieurwesen (WIG)
  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG)
  • Professor Angewandte Ingenieurwissenschaften (AIW)
  • Professor Nachhaltige Ingenieurwissenschaften (NIW)
  • Mitglied Fakultätsrat Technik
  • Beauftragter für Studierende mit Behinderung und chronischen Erkrankungen

Lehrgebiete:

  • Automatisierungstechnik
  • Elektrotechnik
  • Physik
Prof. Dr. Sibylle Gaisser – Professorin Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Prof. Dr. Sibylle Gaisser

Professorin Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

0981 4877-304 53.1.4 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr. Sibylle Gaisser

Prof. Dr. Sibylle Gaisser – Professorin Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Professorin Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Funktionen:

  • Professorin Industrielle Biotechnologie (IBT)
  • Studienfachberatung Industrielle Biotechnologie (IBT)
  • Professorin Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Professorin Applied Biotechnology (ABI)
  • Studienfachberatung Applied Biotechnology (ABI)
  • Frauenbeauftragte Fakultät Technik
  • Musik an der Hochschule

Lehrgebiete:

  • Biotechnologie
  • Biologie
  • Rekombinante Arzneistoffe
  • Bioethik

Vita:

  • Studium der Technischen Biologie an den Universitäten Stuttgart, Swansea (Großbritannien) und Freiburg
  • Promotion in der Pharmazeutischen Fakultät der Eberhard-Karls-Universität Tübingen zum Thema der Antibiotika-BioSynthese und Resistenzmechanismen in Streptomyceten
  • Industrie und Forschungstätigkeiten:
    - Stellvertretende Geschäftsführerin der Biotechnologie-Agentur Baden-Württemberg
    - Senior Scientist und Projektmanagerin am Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung, Karlsruhe im Fachbereich "Neue Technologien"
    - Weiterbildung und Forschungsaufenthalt zum Thema "Health Technology Assessment" an der Universität Montreal, Kanada
  • seit 1/2010 Professorin für Biotechnologie und Bioverfahrenstechnik  an der Hochschule Ansbach

Forschungsthemen:

  • Synthetische Biologie
  • Antibiotika-Biosynthese
  • Sozioökonomische Analysen und Technikfolgenabschätzung im Bereich der Lebenswissenschaften

Publikationen (Auswahl):

[1] S. Gaisser, T. Reiss (2014):  Synthetische Biologie im Spannungsfeld von Forschung, Gesellschaft und Wirtschaft - von der Notwendigkeit eines interdisziplinären und ergebnisoffenen Dialogs. pp. 69 - 90. In "Chancen und Risiken der modernen Biotechnologie". M.Schartl, J.M. Erber.Schropp (Herausgeber). Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden

[2] S. Gaisser, T. Reiss (2009):  Shaping the science-industry-policy interface in synthetic biology. Systems and  Synthetic Biology 2009 Dec;3(1-4):109-14.

[3] S. Gaisser, Reiss T, Lunkes A, Müller KM, Bernauer H. (2009): Making the most of synthetic biology. Strategies for synthetic biology development in Europe. EMBO Rep. 2009 Aug;10 Suppl 1:S5-8.

[4] S. Gaisser, Hopkins MM, Liddell K, Zika E, Ibarreta D. (2009): The phantom menace of gene patents. Nature. 2009 Mar 26;458(7237):407-8.

[5] M. M. Hopkins, D. Ibarreta, S. Gaisser, C,M. Enzing, J. Ryan, P.A. Martin, G. Lewis, S. Detmar, et al.: "Putting pharmacogenetics into practice". Nature Biotechnology 4/2006

[6] Gaisser, S.; Nusser, M.; Reiß, T.: Stärkung des Pharma-Innovationsstandortes Deutschland. Fraunhofer IRB-Verlag (2005), 224 S.

[7] S. Gaisser, A. Trefzer, S. Stockert, A. Kirschning, A. Bechthold: "Cloning of an avilamycin biosynthetic gene cluster from Streptomyces viridochromogenes Tü57".  J. Bacteriol. (1997), 179 (20): 6271-6278.

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer –

Funktionen:

  • Professor Wirtschaftsingenieurwesen (WIG)
  • Wissenschaftlicher Leiter Institut für Mittelstand und UnternehmensEntwicklung Ansbach (IMEA)

Lehrgebiete:

  • Automatisierungstechnik
  • Digitalisierung in der Industrie
  • Manufacturing Execution Systems (MES)
  • Grundlagen der Informationstechnologie
  • Informatik

Forschung und Weiterbildung:

  • Digitalisierung, IoT, Digitale Transformation
  • Manufacturing Execution Systems, Scheduling
  • Strategieentwicklung (Masterplan, KPIs, Scorecard)

Vita:

  • Professor, Hochschule Ansbach
  • Leiter Strategie, Siemens AG, Digtial Factory
  • Leiter Business Development IT,Siemens AG, Digital Factory
  • Projektleiter, Leiter Consulting MES, Siemens AG, Software House
  • Wissenschaftlicher Assistent, Lehrstuhl FAPS, Universität Erlangen
  • Studium Maschinenbau, Universität Erlangen

Publikationen (Auszug):

  • Die Digitalisierung treibt MES, FAPS-IPC Fachtagungsband 2017
  • Ohne Strategie gibt es keine erfolgreiche Digitalisierung, FAPS-IPC Fachtagungsband 2017
  • Systematische Entwicklung und internationaler Roll-out innovativer Dienstleistungen, macrusevans, 2011
  • Produktionsoptimierung senkt Kosten, VDI-Z, 2008
  • Systematische Entwicklung und internationaler Roll-out eines Dienstleistungsportfolios,  Aachener Dienstleistungsforum, RWTH Aachen, 2008
  • Handbook of Industrial Engineering, Section Manufacturing and Production Systems, John Wiley & Sons, Inc.; New York, 3rd Edition, 2001
Prof. Dr. Wolf Knüpffer – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Prof. Dr. Wolf Knüpffer

Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

0981 4877-366 92.1.5 Mittwoch 16.00-17.00 Uhr vCard

Prof. Dr. Wolf Knüpffer

Prof. Dr. Wolf Knüpffer – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Funktionen:

  • Studiengangsleiter Wirtschaftsinformatik (WIF)
  • Studiengangsleiter Datenschutz und IT-Sicherheit (DIS)
  • Studienfachberatung Wirtschaftsinformatik (WIF)
  • Studienfachberatung Datenschutz und IT-Sicherheit (DIS)
  • Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Professor Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
  • Professor Digital Marketing (DIM)
  • Mitglied Senat und Hochschulrat
  • Mitglied Fakultätsrat Wirtschaft

Lehrgebiete:

  • Internet- und Web-Technologie
  • Mobiles Equipment
  • Geschäftsprozessmanagement
Prof. Dr. Mathias Moog – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Prof. Dr. Mathias Moog

Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

0981 4877-315 92.1.44 nach Vereinbarung vCard

Prof. Dr. Mathias Moog

Prof. Dr. Mathias Moog – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

Funktionen:

  • Professor Angewandte Ingenieurwissenschaften (AIW)
  • Professor Nachhaltige Ingenieurwissenschaften (NIW)
  • Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
  • Prodekan Fakultät Technik
  • Mitglied Fakultätsrat Technik

Lehrgebiete:

  • Angewandte Informatik
  • Ingenieurmathematik
  • Simulation

Vita:

  • Abitur and dem beruflichen Gymnasium in Marburg mit dem Schwerpunkt Elektrotechnik
  • Mathematik Studium an der Philipps-Universität Marburg
    Diplomarbeit über singuläre Lösungen nichtlinearer Systeme
  • Promotion am Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern auf dem Gebiet der numerischen Simulation von Mehrphasenströmungen
  • Industrie Tätigkeiten
    • Entwicklung von Verfahren zur automatischen Klassifikation von Internet Inhalten (Familien Filter) bei Cobion (mittlerweile in IBM aufgegangen)
    • Leiter der Produktentwicklung eines Kunststoffspritzguss Simulationsprogramms (SIGMASOFT)  
  • Seit 2010 Professor an der Hochschule Ansbach

IT als durchgängiges Thema in der Lehre:

Der Einsatz von Software zieht sich durch meine gesamten Lehrveranstaltungen.

Dafür setze ich stark auf freie Software und populäre Entwicklungsumgebungen. Die Studierenden können das gelernte am eigenen Rechner ausprobieren und vertiefen. Hier ein paar Beispiele:

  • Ingenieurmathematik
    • Ich nutze Octave (im PC Pool an der Hochschule auch Matlab) sowohl für numerische Berechnungen als auch für symbolische Rechnungen
    • Für jeden Aufgabentyp aus der Ingenieurmathematik zeige ich exemplarisch wie diese Aufgaben in Octave / Matlab gelöste werden können
  • Statistik
    • Ich setze Excel / LibreOffice / OpenOffice für einfache Statistische Auswertungen ein
    • Octave / Matlab setze ich für komplexere Anwendungen ein
    • Die Beispiele in meinem Kurs greifen Anwendungen aus Ingenieurwissenschaften auf und zeigen exemplarisch wie der Einsatz von Software die Berechnungen unterstützen kann
  • Informatik
    Die Studierenden lernen im ersten Semester Java anhand der Netbeans Entwicklungsumgebung kennen. Auf diesen Grundlagen setzen meine Lehrveranstaltungen und Projektarbeiten auf.
    • Mikrocontroller
      Ich verwende die populäre Arduino Plattform. Die Einstiegshürde ist für Studierende sehr niedrig und das Angebot an günstiger Hardware und frei verfügbarer Software ist sehr groß
    • Robotik
      Wie bei den Mikrocontrollern setze ich auch hier auf die Arduino Plattform. Durch den Einsatz von 3D Druck lassen sich sehr schnell Prototypen und kleine Maschinen bauen.
  • Gebäudeautomation
    Freie Soft- und Hardware öffnet einen Zugang der die Studierenden zu eigenen Entwicklungen angegt. Daneben setze ich in der Lehre auch auf etablierte Standards wie z.B. KNX.
    • Hardware: Raspberry PI als Leitrechner, Arduinos als Sensoren / Aktoren
    • Software: openHAB für die Steuerung und Automatisierung, MySQL als Datenbank

Kommerzielle Software nutze ich wenn dies für die Anwendungen und die Verbindung zu anderen Lehrveranstaltungen von Vorteil ist.

  • Matlab
    Für meine Grundlagenfächer können die Studierenden Matlab oder Octave einsetzen.
  • ETS
    In der Gebäudeautomation  setze ich - neben freier Soft- und Hardware - auf dem KNX Standard mit der entsprechenden Software und Hardware auf.

Je nach Anwendungsgebiet setze ich auf weitere Software wie z.B. LabView, Comsol oder Berkeley Madonna.

Forschungsschwerpunkte:

  • Numerische Mathematik
    • Einsatz von Matlab und Ocatave für ingenieurwissenschaftliche Berechnungen
    • Algorithmen
  • Simulation
    • Modellbildung
    • Kopplung von Simulationsmodellen und Datenanalysen
    • Angewandte Informatik
      • Mikrocontroller Programmierung
      • Softwaretechnik
    • IoT, Smart Home und Gebäudeautomation
      • Wissenschaftlicher Partner bei KNX
      • Einsatz von openHAB in Lehre und Forschung
      • Energiecontrolling

    Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover

    Prof. Dr.-Ing. Alexandru Sover –

    Funktionen:

    • Studiengangsleiter Angewandte Kunststofftechnik (AKT)
    • Vorsitzender Prüfungskommission Angewandte Kunststofftechnik (AKT)
    • Stellvertretender wissenschaftlicher Leiter Studienzentrum „kunststoffcampus bayern“ Weißenburg (WUG)
    • Mitglied Fakultätsrat Technik
    • Laserschutzbeauftragter der Hochschule Ansbach
    • Professur für KI Verbundwerkstoffe in der Medizintechnik

    Lehrgebiete:

    • Werkstofftechnik
    • Kunststofftechnik
    • Kunststoffverarbeitung
    • Spezielle Verarbeitungstechnik
    • Prüftechnik
    • Analyseverfahren
    • Verbindungstechnik
    • Prototyping und Design

    Forschungsfelder:

    • Kunststoffverarbeitung
    • Kunststoffprüfung, analyse
    • Laserbearbeitung
    • Entlackung von Kunststoffbauteilen
    • Entschichten von Hybridmaterialien
    • Additive Manufacturing (FDM/FFF; SLS, SLA)
    • Produktentwicklung

    Publikationen

    siehe Liste

    Prof. Dr. Christian Uhl – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

    Prof. Dr. Christian Uhl

    Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

    0981 4877-251 51.2.3 nach Vereinbarung vCard

    Prof. Dr. Christian Uhl

    Prof. Dr. Christian Uhl – Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

    Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)

    Funktionen:

    • Studiengangsleiter Applied Research in Engineering Sciences (APR)
    • Professor Biomedizinische Technik (BMT)
    • Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
    • Professor Medizintechnik (MED)
    • Studienfachberatung Applied Research in Engineering Sciences (APR)
    • Vorsitzender Prüfungskommission Biomedizinische Technik (BMT)
    • Vorsitzender Prüfungskommission Medizintechnik (MED)
    • Bereichsleiter Technologie-Transferzentrum für den Mittelstand (TZM)
    • Leiter Kompetenzzentrum Center for Signal Analysis of Complex Systems (CCS)

    Lehrgebiete:

    • Angewandte Mathematik
    • Signal- und Datenverarbeitung
    • Eco-Material & Innovation Lab

    Vita:

    • Studium: Physik-Studium an der Universität Stuttgart und der University of Oregon
    • Promotion: Institut für Theoretische Physik und Synergetik der Universität Stuttgart im Bereich der raum-zeitlichen Signalverarbeitung
    • Industrie- und Forschungstätigkeiten: Medizinische Bild- und Signalverarbeitung am Max-Planck-Institut für Neuropsychologische Forschung in Leipzig, Automatische Spracherkennung in den Philips GmbH Forschungslaboratorien in Aachen
    • seit 2001: Professor an der Hochschule Ansbach
    • WS 2008/09 & WS 2011/12: Gastaufenthalte am Department of Biomedical Engineering der University of California Irvine

    Publikationen:

    Liste der Publikationen

    Sabine McIntosh

    Sabine McIntosh –

    Funktionen:

    • Lehrkraft für besondere Aufgaben Betriebswirtschaft (BW)
    • Lehrkraft für besondere Aufgaben (Englisch, Ansprechpartnerin für Italienisch) Interkulturelles Management (IKM)
    • Lehrkraft für besondere Aufgaben Sprachenzentrum
    • Mitglied Senat und Hochschulrat
    • Mitglied Fakultätsrat Wirtschaft
    • Frauenbeauftragte Fakultät Wirtschaft
    • Mitglied Senat und Hochschulrat

    Lehrgebiete:

    • Wirtschaftsenglisch