Studiengangsprofil

Im Ranking

Artificial Intelligence and Data Science

Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Master

Düsseldorf

Übersicht Details Ranking

Short-Facts

Abschluss: Master
Sachgebiet(e): Data Science, Künstliche Intelligenz
Regelstudienzeit: 4 Semester
Hauptunterrichtssprache: Englisch
Studienform(en): Vollzeitstudium, Internationaler Studiengang
Standort(e): Düsseldorf
Trägerschaft: öffentlich-rechtlich

Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.

Studierende

Anzahl der Studierenden

125

Geschlechterverhältnis

70 % männlich

30 % weiblich

Studienanfänger:innen pro Jahr

Studienergebnis

Credits insgesamt

120

Regelstudienzeit

4 Semester

Das Studium

Art des Studiengangs

konsekutiver Masterstudiengang, Präsenzstudium, vollzeit

Fachausrichtung

Teilfach innerhalb der Informatik; Schwerpunkte: Theoretische Informatik, Künstliche Intelligenz

Weitere Infos

Besonderheiten des Studiengangs

Vielfältige Schwerpunksetzung in Bezug auf Anwendungen möglich (Medizin, Biologie, Sozialwissenschaften, …); Sehr hohe Praxisorientierung durch Lab Rotations/Praktika und interdisziplinäre Ringvorlesungen; Vielfältige Möglichkeiten für interdisziplinäre Masterarbeiten; Durch niedrige Studierendenzahl sehr intensive und individuelle Betreuung möglich; Sehr heterogene, interdisziplinär zusammengesetzte Studierendenschaft (Informatiker, Mathematiker, Naturwissenschaftler, Ingenieure, Computerlinguisten, ...).

Internationale Ausrichtung

Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen

100 %

Auslandsaufenthalt

Nicht obligatorisch, Credits anrechenbar

Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule

Nein

Der Fachbereich

Studierende am Fachbereich

2120

Anzahl Masterstudierende (ohne Lehramt)

280

Weitere Infos

Besonderheiten in der Lehre im Bachelorstudium

Jede Pflichtveranstaltung wird von einer/einem Dozent*in durchgängig über mehrere Jahre hinweg begleitet. Die Evaluationen und das Feedback der Studierenden kann dadurch systematisch in die Weiterentwicklung der Veranstaltungen einfließen, und die Veranstaltungen bleiben über die Jahre hinweg konsistent. Große Veranstaltungen werden durch die Verwendung von Online-Lernplattformen unterstützt, was die Kommunikation zwischen Studierenden und Lehrenden vereinfacht. Ein großer Teil der Lehrveranstaltungen in den ersten Semestern bietet auch die Möglichkeit der Online-Teilnahme.

Angebote zur Förderung der sozialen Integration und Vernetzung von Studierenden

-Einführungswoche der Fachschaften Informatik, Mathematik, Physik, Medizinische Physik und Naturwissenschaften: https://www.inphima.de/ Verschiedene Angebote und Events für Studierende der Informatik, Mathematik und Physik: https://www.hhu.de/mintangebote

Besonderheiten in der Internationalen Ausrichtung

Bilaterale Verträge mit 12 Partner-Universitäten im europäischen Ausland. In der Forschung intensive Vernetzung mit Spitzenwissenschaftlern weltweit, internationale Zusammenarbeit im Rahmen von EU-Programmen, Projekten der ESF und des DAAD und mit durch die Humboldt-Stiftung geförderten Preisträgern.

Häufigste Austauschhochschulen für einen Auslandsaufenthalt

Université de Nantes, Frankreich; Technological University Dublin, Irland; Università di Pisa, Italien; Università degli Studi Giustino Fortunato, Italien; Universität Luxemburg; Göteborgs Universitet, Schweden; Ege Üniversitesi Izmir, Türkei

Besonderheiten in der Ausstattung

Sehr guter Zugang zum leistungsfähigen High Performance Cluster "HILBERT", der auch von Studierenden für entsprechende Abschlussarbeiten genutzt werden kann. Hervorragende Infrastruktur für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz und im Machine Learning.

Besonderheiten in der Forschung / Forschungsschwerpunkte

Starke interdisziplinäre Ausrichtung in der Forschung, z. B. durch die Beteiligung der Bioinformatik am Excellenzcluster der Biologie; durch intensive Zusammenarbeit mit den Sozialwissenschaften am "Düsseldorf Institute for Internet and Democracy" (mit Fokus auf Digitale Demokratie) und dem "Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften" in Köln; enge Kooperationen mit der Medizin in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz; gemeinsame Professuren mit dem Forschungszentrum Jülich in Data Science und Machine Learning.

Besonderheiten in der Förderung wissenschaftlichen Nachwuchses

Der wissenschaftliche Nachwuchs wird gefördert durch die Heine Research Academies; für die MNF (und damit insbesondere die Informatik) ist iGRAD (Interdisciplinary Graduate and Research Academy Düsseldorf) daran beteiligt. Juniorprofessor*innen und Postdocs werden auch unterstützt durch das Junior Scientist and International Researcher Center der HHU.

Unterstützung von Unternehmensgründungen

Eine Professur für Digitale Innovation und Entrepreneurship bietet praxisnahe Gründungslehre für Bachelor- und Masterstudierende an und fungiert als Ansprechpartner für alle Gründungsbelange am Fachbereich. Diese Professur arbeitet eng zusammen mit dem Zentrum für Unternehmensgründung (CEDUS) der Universität.

Sonstige Besonderheiten

Aufbau einer Gruppe von Mitarbeitern, welche sich mit besonderem Fokus und unter didaktischer Fortbildung der Entwicklung und Begleitung der Grundlagenlehre widmen. Im Zuge dieses Aufbaus soll ein Programm zur Früherkennung von Problemen und zur Unterstützung von schwachen Studierenden aufgebaut werden.

Weitere Informationen zur Forschung

Link

Informationen zu Zulassungsbeschränkungen

https://www.hhu.de/studium/bewerbung-und-einschreibung/bewerbungsportal/zulassungsfreie-einschreibung

Website der Fachschaft

Link

Online-Bewerbung

Link

Rankingergebnisse für den Standort Düsseldorf

Diese Daten stammen vom CHE-Ranking, Deutschlands größtem Hochschulranking.

Überblick Studierendenurteile

Allgemeine Studiensituation

Wie zufrieden sind die Studierenden mit der Gesamtsituation?

Studienorganisation

Wie gut funktioniert der Zugang zu Lehrveranstaltungen? Können Pflichtveranstaltungen ohne Überschneidungen besucht werden?

Die dargestellten Ergebnisse beziehen sich auf Bewertungen von 35 Studierenden der Studiengänge Informatik (M.Sc.) und Artificial Intelligence and Data Science (M.Sc.).

Studieninhalt

Wie gut gestaltet sich der Studieninhalt?

Lehrangebot S

Wie breit ist das Studium inhaltlich aufgestellt?

Digitale Lehrelemente S

Welche Rolle spielen digitale Inhalte und wie werden sie vermittelt?

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?

Praxisbezug

Wie praxisnah ist das Studium

Praxisorientierung in der Lehre S

Gibt es genügend Lehrveranstaltungen mit Praxisbezug und wie ist deren Qualität?

Wissenschaftsbezug

Wie viel Wissenschaft steckt in dem Studium?

Veröffentlichungen pro Wissenschaftler:in F

Auf wie viele Veröffentlichungen pro Jahr (Punktwert) kommen die Wissenschaftler:innen?

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Forschungsgelder pro Wissenschaftler:in F

Wie viele externe Forschungsgelder werben die Wissenschaftler:innen im Durchschnitt pro Jahr ein?

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Promotionen pro Professor:in F

Wie viele Promotionen werden pro Jahr und Professor abgeschlossen?

Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

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