Studiengangsprofil
Artificial Intelligence & Robotics
Info
Short-Facts
- Studienfeld(er): Data Science, Informatik, Künstliche Intelligenz, Mathematik, Robotik
- Startdatum: nur Wintersemester
- Regelstudienzeit: 4 Semester
- Studienform(en): Vollzeitstudium
- Zulassungsmodus: Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
- Trägerschaft: öffentlich-rechtlich
- Hauptunterrichtssprache: Englisch
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
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FAQ zu Artificial Intelligence & Robotics
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Welchen Abschluss erhalte ich, wenn ich Artificial Intelligence & Robotics studiere?
Beim Studiengang Artificial Intelligence & Robotics an der Technische Universität Nürnberg handelt es sich um einen Studiengang mit dem
Abschluss Master
Welches Sachgebiet beinhaltet der Studiengang?
Das Sachgebiet des Studiengangs ist Data Science, Informatik, Künstliche Intelligenz, Mathematik, Robotik.
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 Artificial Intelligence & Robotics angeboten?
Das Studium wird als Vollzeitstudium
in Nürnberg angeboten.
Wo finden die Lehrveranstaltungen statt?
Die Lehrveranstaltungen werden in Nürnberg 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 Artificial Intelligence & Robotics unterliegt einem Auswahlverfahren/Eignungsprüfung.
Gibt es spezielle Zugangsvoraussetzungen, um Artificial Intelligence & Robotics zu studieren?
Für das Studium des Fachs Artificial Intelligence & Robotics gelten folgende Zugangsvoraussetzungen:
- Excellent knowledge of Computer Sciences: Introduction to Computer Science, Programming, Algorithms and Data Structures, as well as one of the following subjects: Theoretical Computer Science, Computer Architecture, Computer Networks, or Software Engineering (minimum of 24 ECTS credits or equivalent).
- Mathematical references in analysis and linear algebra (at least 18 ECTS or equivalent).
- Necessary programming competencies in algorithms and data structures: Basic data structures (arrays, lists, stacks, queues, sets, trees, and graphs); Complexity analysis (best case, worst case, average case, Big-O notation, divide and conquer); Sorting algorithms (bubble sort, insertion sort, quicksort, mergesort, and heapsort); Searching algorithms (linear search, binary search, tree search, and graph search); Hashing techniques (open hashing and closed hashing)
- Excellent knowledge of Computer Sciences: Introduction to Computer Science, Programming, Algorithms and Data Structures, as well as one of the following subjects: Theoretical Computer Science, Computer Architecture, Computer Networks, or Software Engineering (minimum of 24 ECTS credits or equivalent).
- Mathematical references in analysis and linear algebra (at least 18 ECTS or equivalent).
- Necessary programming competencies in algorithms and data structures: Basic data structures (arrays, lists, stacks, queues, sets, trees, and graphs); Complexity analysis (best case, worst case, average case, Big-O notation, divide and conquer); Sorting algorithms (bubble sort, insertion sort, quicksort, mergesort, and heapsort); Searching algorithms (linear search, binary search, tree search, and graph search); Hashing techniques (open hashing and closed hashing)
Welche Themenschwerpunkte gibt es?
Themenschwerpunkte im Studienfach Artificial Intelligence & Robotics sind:
- Schwerpunkte:
- Artificial Intelligence, Computer Vision, Data Engineering, Deep Learning, Machine Learning, Mobile Robot Navigation
Wann kann ich mich bewerben?
Hier findest du die Fristen und Termine für deine Bewerbung:
Weitere Informationen zu aktuellen oder künftigen Vorlesungszeiten sowie Anmelde- und Bewerbungsfristen findest du im Hochschulprofil.
- Nächste Vorlesungszeit:
-
12.10.2026 - 05.02.2027
Zulassung & Bewerbung
- Zulassungssemester:
- nur Wintersemester
- Zulassungsmodus:
- Auswahlverfahren/Eignungsprüfung
- Zugangsvoraussetzungen:
- - Excellent knowledge of Computer Sciences: Introduction to Computer Science, Programming, Algorithms and Data Structures, as well as one of the following subjects: Theoretical Computer Science, Computer Architecture, Computer Networks, or Software Engineering (minimum of 24 ECTS credits or equivalent).
- Mathematical references in analysis and linear algebra (at least 18 ECTS or equivalent).
- Necessary programming competencies in algorithms and data structures: Basic data structures (arrays, lists, stacks, queues, sets, trees, and graphs); Complexity analysis (best case, worst case, average case, Big-O notation, divide and conquer); Sorting algorithms (bubble sort, insertion sort, quicksort, mergesort, and heapsort); Searching algorithms (linear search, binary search, tree search, and graph search); Hashing techniques (open hashing and closed hashing)
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Themenschwerpunkte
- Schwerpunkte:
- Artificial Intelligence, Computer Vision, Data Engineering, Deep Learning, Machine Learning, Mobile Robot Navigation
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
Fristen & Termine
- Nächste Vorlesungszeit:
-
12.10.2026 - 05.02.2027
Diese Informationen werden durch Zugriff auf den Hochschulkompass der HRK erzeugt.
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