Agentic AI Engineer (m./w./d.)

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

University entrance qualification (e.g. A-Levels, university pre-entry certificate, completed vocational matriculate exam), English at B2 level

Abschluss:

Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://fh-ooe.at/studienangebot

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

1. Allgemeine Universtitätsreife, nachgewiesen durch:

• eine österreichische Reifeprüfung (AHS, BHS, Berufsreifeprüfung, nostrifiziertes Zeugnis) oder
• eine Studienberechtigungsprüfung für die relevante Studienrichtung oder
• ein gleichwertiges ausländisches Zeugnis (Reifeprüfung, Studienberechtigungsprüfung, Berufsreifeprüfung) oder
• ein International Baccalaureat (IB) Diploma oder Europäisches Abiturzeugnis oder
• ein Abschluss eines mindestens dreijährigen Studiums an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung

2. Einschlägige berufliche Qualifikation (Lehre, BMS) mit Zusatzprüfungen
Voraussetzung ist die Absolvierung eines fachlich einschlägigen Lehrberufs oder einer entsprechenden berufsbildenden mittleren Schule bzw. der Nachweis sonstiger facheinschlägiger Berufspraxis sowie die Ablegung der angegebenen Zusatzprüfungen. Die Überprüfung der Facheinschlägigkeit sowie die Festlegung der erforderlichen Zusatzprüfungen erfolgt durch die Studiengangsleitung.

Abschluss:

Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Data Scientists und KI-Expert*innen sind sehr gefragt: Unternehmen suchen Talente, die Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln können. Ob in den Bereichen Technik, Gesundheit, Finanzen oder Marketing – als Absolvent*in eröffnen sich Ihnen zahlreiche spannende Berufsfelder.

Studienschwerpunkte:

• Data Science: Im Zentrum der Data Science stehen Schlüsselthemen wie Statistik, Programmierung und Datenvisualisierung. Ergänzt wird dies durch die Vermittlung rechtlicher und ethischer Grundlagen im Bereich Künstliche Intelligenz.
• Künstliche Intelligenz: Die Studierenden erkunden die spannenden Bereiche von Machine Learning, Deep Learning, generativer KI, Computer Vision und Natural Language Processing. Dabei erlernen sie, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden – von der Analyse großer Datenmengen bis hin zur Entwicklung innovativer KI-Lösungen.
• Wirtschaft: taucht mit den Studierenden ein in die Welt des Digital Business und der Business Intelligence. Sie erwerben fundiertes Wissen in wirtschaftlichen Grundlagen und lernen, wie digitale Technologien Geschäftsmodelle verändern und wie datenbasierte Entscheidungen Unternehmen voranbringen.

Berufsfelder:
Data Scientist, Data Engineer, Data Architect, Data Stewards, Chief Data Officer, Business Analyst, Business Intelligence Specialist, DevOps, Big Data Consultant, Customer Data Analyst, Data Mining Manager, Data Quality Manager, Finance Analyst / Financial Data Analyse, …

Weitere Infos: https://www.ustp.at/de/studium/informatik-security/data-science-and-artificial-intelligence

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Kurzbeschreibung

Das Bachelorstudium "Informatik – Software and Information Engineering" vermittelt dir praxisnahe Kompetenzen in der Entwicklung moderner Softwarelösungen für komplexe Informationssysteme und Netzwerke. Du lernst, wie du zukunftsweisende Werkzeuge wie Cloud Computing, Open Source, agile Prozesse, Big Data und Collective Intelligence gezielt einsetzt, um Informationssysteme zu gestalten.

Voraussetzungen

Reifeprüfungszeugnis oder Berufsreifeprüfungszeugnis oder Studienberechtigungszeugnis oder
facheinschlägige berufliche Qualifikation mit Zusatzprüfungen

Kosten
https://www.fhv.at/studium/technik/informatik-bsc

Abschluss

Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Beschreibung

Software- und Informationsingenieur:innen sind sowohl auf regionaler als auch internationaler Ebene äußerst gefragte Expert:innen. Sie spielen eine Schlüsselrolle in nahezu allen Branchen und sind besonders in zentralen Bereichen wie Softwareentwicklung, agilem Software-Projektmanagement, Software-Produktmanagement, IT-Administration, Datenbankmanagement, Datenschutz, IT-Beratung und DevOps gefragt. Durch ihre Expertise in diesen hochrelevanten Bereichen sind sie in der digitalen Transformation und der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Unternehmen unverzichtbar.

Weitere Infos: https://www.fhv.at/studium/technik/informatik-bsc

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung oder
• facheinschlägige berufliche Qualifikationen (z. B. Lehre, BMS-Abschluss) mit Zusatzprüfung
• Quereinstieg im 3. Semester für facheinschlägige HTL-AbsolventInnen möglich

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Info:

Lehrinhalte: Informatik, Medieninformatik, Softwareentwicklung, Computersicherheit, Betriebs- und Volkswirtschaft, Unternehmensführung, Qualitätsmanagement, Englisch. Berufsfelder: Projektleitung in IT-Projekten, Datenbankdesign und -administration, Multimedia-Entwicklung, IT-Beratung, IT-Training.

Kosten: EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Berufsbegleitend und Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung oder
• facheinschlägige berufliche Qualifikationen (z. B. Lehre, Werkmeisterabschluss, BMS-Abschluss) mit Zusatzprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

Lehrinhalte: Informationssysteme, Geschäftsprozessmanagement, Datawarehousing, Wissensmanagement, Webtechnologien, Software Engineering, Datenbanken, Betriebssysteme, Multimedia, Sicherheitstechnik, Mobile Computing, IT-Controlling, Projektmanagement, Betriebswirtschaft und Unternehmensführung.

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

Art: Fachhochschulstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung oder
• facheinschlägige berufliche Qualifikationen (z. B. Lehre, Werkmeisterabschluss, BMS-Abschluss) mit Zusatzprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science in Engineering (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudiengängen

Info:

Der Studienplan stützt sich auf eine ingenieurwissenschaftlich fundierte Ausrichtung und orientiert sich an technischen, ökonomischen und sozialen Aspekten. Die Studierenden erlernen somit unternehmerisch zu denken und zu handeln und vor allem die dafür notwendigen Technologien zu entwickeln und einzusetzen. Darüber hinaus erlangen Sie sozial-kommunikative Kompetenzen. Besonderes Augenmerk liegt auf den Bereichen Softwareengineering & -development und Digital Business Management.

WirtschaftsinformatikerInnen sind in folgenden Bereichen tätig: Software Design, ERP Software Development, Datenbank-Development, Business Intelligence Analysis, Security, Digital Marketing, IT- & Logistik, IT-Produkt-/Qualitätsmanagement, Projektmanagement.

Kosten: EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Inhalte, u. a.

• 1. Semester: Business English, Computernetze 1;Algorithmen & Datenstrukturen; Softwareentwicklung 1; Grundlagen der Informationstechnik 1; Einführung in die Wirtschaftsinformatik; Angewandte Mathematik; Einführung in die Betriebswirtschaftslehre; Mikroökonomie & Informationswirtschaft
• 2. Semester: Buchhaltung & Bilanzierung; Grundlagen Human Resource Management; Grundlagen Logistik; Business English 2; Computernetze 2; Betriebssysteme 2; Softwareentwicklung 2; Grundlagen der Informationstechnik 2; Digitale Transformation: Funktionsweisen & Effekte; Angewandte Mathematik 2
• 3. Semester: Grundlagen Marketing 2; Operations Research; Business English 3; Controlling 2; Kosten- & Leistungsrechnung; Internetprotokolle & Dienste; Web-Technologien; Betriebliche Standardsoftware; Rechtsgrundlagen & IT-Recht; Objektorientierte Programmierung
• 4. Semester: Finanzmanagement; Datenbanksysteme; Digitalisierung & Kommunikation; Operations Management; Modellierung Geschäftsdaten & Prozesse; IT-Projektmanagement & IT-Qualitätsmanagement; Netzwerkorientierte Softwareentwicklung; Kommunikation & Rhetorik; Präsentation & Moderation; Statisik & Wahrscheinlichkeitsrechnung
• 5. Semester: IT-Projekt, Bachelorarbeit 1 & Begleitseminar; Digitalisierung & Vertrieb; Open Innovation; IT-Management & IT-Security; IT-Security Engineering; Software-Design; Angewandte Datenanalyse; Entrepreneurship; Strategische Unternehmensführung; Wissenschaftliches Arbeiten
• 6. Semester:Bachelorarbeit 2 & Begleitseminar; Strategische Unternehmensführung 2; Kommissionelle Abschlussprüfung; Berufspraktikum & Begleitseminar

Weitere Infos: https://www.fh-salzburg.ac.at/studium/ing/wirtschaftsinformatik-digitale-transformation-bachelor

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Kurzbeschreibung

Artificial Intelligence (AI) hat sich zu einer Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation entwickelt, die nahezu alle Wirtschaftsbereiche revolutioniert. Diese rasante Entwicklung führt zu einer stetig wachsenden Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften im Bereich der AI. Vor diesem Hintergrund gewinnt das Feld des AI Solution Engineering zunehmend an Bedeutung. Es verbindet moderne Konzepte der Informatik mit praxisorientierten Methoden zur Entwicklung und Umsetzung intelligenter, sicherer und nachhaltiger Systeme.

Voraussetzungen

abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Beschreibung

AI Solution Engineering schlägt damit eine Brücke zwischen technologischem Know-how und praktischer Anwendung. Neben fundierten Kenntnissen in AI-Technologien erfordert das Berufsfeld auch ein Verständnis dafür, wie sich diese Technologien effizient in betriebliche Abläufe integrieren lassen. Die Fähigkeit, AI-Lösungen im Kontext konkreter Geschäftsprozesse zu analysieren, zu gestalten und nachhaltig zu verankern, ist dabei ein wesentlicher Teil der Ausbildung. Im Mittelpunkt steht dabei die Verbindung technischer Innovation mit dem Menschen als Nutzer der Technologie.

Zusatzinfo

Der Fokus dieser Ausbildung liegt auf die Schnittstellenfunktion zwischen Technologie und Anforderungen aus dem Unternehmen. Dabei werden u.a. folgende Inhalte vermittelt:

• Grundlagen AI-Systeme
• Organisatorische Einbettung von AI-Systemen in Unternehmen
• Betrachtung der rechtlich-ethischen Aspekte
• Praktische Umsetzung eines Use Case, aus dem eigenen Arbeitsumfeld oder selbstgewählt

Weitere Infos: https://hochschule-burgenland.at/master-ai-solution-engineering/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Kurzbeschreibung

Der Studiengang AI Systems Engineering vermittelt umfassende Fähigkeiten zur Entwicklung von AI-basierten Systemen – von modernen Themen wie Agentic AI und Retrieval-Augmented Generation bis zu AI Security. Er behandelt Softwareentwicklung mit Unterstützung von AI sowie die Eigenschaften von AI-Modellen und deren Integration in Applikationen. Professionelles Projektmanagement und Managementkenntnisse sind integriert. Wahlpflichtfächer ermöglichen eine individuelle Anpassung. (Quelle: Hochschule Kufstein)

Voraussetzungen

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor- oder Diplomstudiums (FH oder Universität) oder gleichwertiger postsekundärer Bildungsabschluss
• Berufspraktische Erfahrung
• gute Englischkenntnisse

Abschluss
Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Beschreibung

Lerninhalte

• AI-gestützte Softwareentwicklung
• Grundlagen und Entwicklung von (Gen) AI-Modellen
• AI-Wertschöpfung
• Anforderungsmanagement und moderne Softwarearchitekturen
• Softwareentwicklung mit Unterstützung von AI
• Konzeption und Gestaltung technischer Systeme
• Datenmodellierung und -speicherung
• Cloud Computing

Berufsfelder

• AI Consultant (m./w./d.)
• AI Application Developer (m./w./d.)
• AI Systems Engineer (m./w./d.)
• Agentic AI Engineer (m./w./d.)
• AI Security Engineer (m./w./d.)
• IT Solution Architect (m./w./d.) / DevOps Engineer (m./w./d.)
• IT-Projektmanager*in / Digital Transformation Manager*in

Zusatzinfo
*Start vorbehaltlich der Akkreditierung durch die AQ Austria.

Weitere Infos: https://www.hok.ac.at/master/ai-systems-engineering-bb

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Kurzbeschreibung

Die Studierenden lernen, Daten und Entscheidungsfindung miteinander zu verknüpfen und KI-Lösungen zu entwickeln, die einen echten Mehrwert für Wirtschaft, Technologie und Gesellschaft schaffen. Der Lehrplan vermittelt fundierte Kenntnisse über KI-Algorithmen und Berechnungsmethoden, sodass die Studierenden intelligente Systeme aufbauen oder modernste Frameworks anwenden können. In praktischen Projekten beschäftigen sich die Studierenden mit realen Herausforderungen in den Bereichen Automatisierung, Analytik und intelligente Entscheidungsfindung und entwickeln gleichzeitig Führungs- und Innovationskompetenzen für globale KI-gesteuerte Umgebungen. (Quelle: FH Technikum Wien)

Voraussetzungen

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium oder Abschluss eines gleichwertigen Studiums gegebenenfalls mit Zusatzprüfungen

Zielgruppe
Fachleute mit technischem oder analytischem Hintergrund, die ihr Fachwissen in den Bereichen KI und datengesteuerte Technologien vertiefen möchten.

Kosten
EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Abschluss

Master of Science (MSc)

Berechtigungen

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Beschreibung

Studieninhalte - Überblick:

• 1. Semester: Grundlagen und Methodik: Kernmethoden des maschinellen Lernens, der statistischen Modellierung und der Datenvorverarbeitung, Software-Engineering
• 2. Semester:
• Elective 1:
  a) Natural Language Processing AI: Sprachmodelle, Textverständnis, semantische Analyse
  b) Evolutionary and Logic-Based AI: symbolische und evolutionäre KI-Methoden
  c) Data Warehouse & Business Intelligence: analytische Datenarchitekturen, Entscheidungsunterstützung
• Elective 2:
  a) Computer Vision AI: Bildverarbeitung, visuelle Erkennung
  c) Predictive Maintenance: datengesteuerte Zuverlässigkeits- und Prognosemodelle
• 3. Semester
• Elective 3:
  a) Machine Learning Engineering: skalierbare, produktionsreife ML-Systeme
  b) Autonome KI-Systeme & RFL: Entscheidungsfindung und verstärktes Lernen
  c) Data Science mit R: Datenanalyse und statistische Modellierung in R
• Elective 4:
  a) Robotik-KI: autonome Systeme und Robotik
  b) Erklärbare und vertrauenswürdige KI / KI-Sicherheit: erklärbare, sichere und faire KI
  c) KI-gesteuertes Marketing: datengesteuerte Strategien und KI-Anwendungen im Marketing
• 4. Semester: Abschlussarbeit

Weitere Infos: https://www.technikum-wien.at/studiengaenge/master-artificial-intelligence-data-science/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsermöglichend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss: Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen: Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Weltweit entstehen pro Sekunde 1.3 Petabyte an Daten. Die Analyse solcher Datenmengen erfordert Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Artifical Intelligence. Diese erlernen High Potentials aus Informatik, Informationsmanagement, Mathematik, Physik, VWL etc. in diesem Studium. Die Expertise unserer Absolventinnen und Absolventen ist stark gefragt, denn Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts.

Lehrinhalte.:

• Scripting für Data Scientists
• Graphentheorie und Systemdynamik
• Informations- und Kodierungstheorie
• Datenbankgrundlagen und Abfragesprachen
• Management relationaler Datenbanken
• Einführung in Data Science
• Deskriptive Statistik
• Wahrscheinlichkeitstheorie und Induktive Statistik
• Agenten-basierte Programmierung
• High Performance Computing
• Datenstrukturen und Algorithmen
• Optimierung und Numerik
• Neuronale Netze: Architekturen / Deep Learning
• Multivariate Statistik und Data Mining
• Datenqualität und Datenbereinigung
• Fortgeschrittene Informationsvisualisierung
• Cloud Computing für Data Scientists
• Business Development und Innovation
• Fortgeschrittene Themen der Künstlichen Intelligenz
• Entscheidungs- und Spieltheorie
• Schwarmintelligenz und Evolutionäre Algorithmen
• Ethik, Compliance und Datenschutz

Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/studium/master-studiengaenge/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsermöglichend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium oder
abgeschlossene Berufsausbildung und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Arts in Business (MA)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.fh-joanneum.at/global-ai-powered-business-evolution/master/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Kosten: EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.at/

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend und Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder
• gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.fachhochschulen.ac.at

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder
• ein gleichwertiger Studienabschluss einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung.

Abschluss:

Master of Science in Engineering (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

Der Bedarf an intelligenten Mikrocomputersystemen steigt kontinuierlich und damit auch die Nachfrage an gut ausgebildeten Expert*innen. Die Absolvent*innen des Masterstudiums Technische Informatik realisieren auf den jeweiligen Anwendungsfall optimierte, KI-unterstützte Mikrocomputersysteme, z. B. für autonome Fahrzeuge, für Flugzeuge sowie Robotersysteme, der Überwachung und Steuerung von industriellen Prozessen (z.B. in Industrie 4.0-Anwendungen) sowie für den medizinischen Bereich. Die zusätzliche Vermittlung von Managementkompetenzen qualifizieren sie bestens für zukünftige Leitungsaufgaben im Bereich Forschung und Entwicklung. (Quelle: FH Campus Wien)

Kosten: EUR 363,36 pro Semester + ÖH Beitrag

Inhalte - Überblick:

• Modul Embedded Systems 1 + 2
• Modul Mathematik
• Modul Networks and Connectivity
• Modul Technische Informatik 1 + 2
• Modul Digital System Control
• Modul Embedded OS
• Modul Safety and Security
• Modul Applied AI
• Modul Führung, Ethik und Gesellschaft
• Modul Realisation Project

Weitere Infos: https://www.hcw.ac.at/studium-weiterbildung/studienangebot/technische-informatik

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Master of Science in Engineering, (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.fhv.at/studium/technik/wirtschaftsinformatik-digital-transformation-msc

Art: Fachhochschulstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Berufsbegleitend

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelor-Studium oder vergleichbares Studium oder
• gleichwertige facheinschlägige berufliche Qualifikationen und Berufspraxis

Zielgruppe

• Absolvent*innen des Bachlorstudiums Wirtschaftsinformatik oder vergleichbarer Bachelorabschlüsse

Kosten
EUR 363,36 pro Semester + ÖH-Beitrag

Abschluss

Master of Science (MSc)

Berechtigungen

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Beschreibung

Lehrinhalte: Informationssysteme, Geschäftsprozessmanagement, Datawarehousing, Wissensmanagement, Webtechnologien, Software Engineering, Datenbanken, Betriebssysteme, Multimedia, Sicherheitstechnik, Mobile Computing, IT-Controlling, Projektmanagement, Betriebswirtschaft und Unternehmensführung.

Vom ersten bis zum dritten Semester können die Studierenden pro Semester selbst zwei Spezialisierungen (2 x 5 ECTS) aus dem großen Spezialisierungsangebot wählen:

• AI in Enterprises
• Big Data & Machine Learning
• Digital Supply Chain Applications
• Digitale Trends und Schlüsseltechnologien
• Mobile Business
• Consulting
• IoT in Enterprises
• IT Audit (CISA)
• IT Innovation Management
• Knowledge and Document Management
• Low Code & Citizen Development
• SAP Advanced
• SAP Grundlagen
• Systems Engineering
• Visual Analytics

Berufsfelder: Leitung von Informatikabteilungen und Informatikprojekten in Betrieben aller Branchen; weiters IT-Controlling, IT-Beratung und IT-Training.

Weitere Infos: https://www.technikum-wien.at/studiengaenge/master-wirtschaftsinformatik/

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at/

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung, Studienberechtigungsprüfung
• Englischkenntnisse auf Level B2 (Maturaniveau) empfohlen

Abschluss: Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Info:

in Englischer Sprache

Inhaltliche Schwerpunkte:

• Computer Science: Python programmiert und die Grundlagen über Algorithmen und Datenstrukturen
• Mathematics: alle für AI relevanten mathematischen Grundlagen
• AI Basics and Practical Work: Grundkompetenzen und Fertigkeiten anhand realer Problemstellungen
• AI and Society: Wie intelligent können Maschinen sein und wo werden sie im Alltag eingesetzt? Bedeutung der AI für die Gesellschaft und Interaktion von intelligente Systeme mit den Menschen
• Data Science: mit Techniken aus Mathematik, Statistik und Informatik Wissen aus Daten ziehen, Methoden der Sprachverarbeitung und der Signalverarbeitung
• Knowledge Representation and Reasoning: Wie kann Wissen so in eine Maschine integriert werden, dass diese Schlüsse daraus ziehen oder Probleme lösen kann?
• Machine Learning and Perception: Wie können Maschinen aus Daten und Erfahrungen für zukünftige Aufgabenstellungen lernen? Wie nehmen Maschinen ihre Umgebung wahr und lernen sie zu verstehen? Können Maschinen mehr lernen als Menschen?

Weitere Infos: https://www.jku.at/studium/studienarten/bachelordiplom/ba-artificial-intelligence/

Art: Universitätsstudium – Bachelorstudium

Dauer: 6 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 6  ISCED-Level: 6  ECTS-Punkte: 180  

Voraussetzungen:

• Reifeprüfung, Berufsreifeprüfung oder Studienberechtigungsprüfung

Abschluss:

Bachelor of Science (BSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen Masterstudien

Weitere Infos: https://www.tuwien.at/studium/studienangebot/bachelorstudien/informatik-und-wirtschaftsinformatik/technische-informatik

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium
• Englischkenntnisse auf Level B2 (Maturaniveau) empfohlen

Abschluss: Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info:

in Englischer Sprache

Studienschwerpunkte:

Das Studium legt den Schwerpunkt auf Deep Learning. Daneben kann einer von vier inhaltlichen Schwerpunkte gewählt werden.

• AI und Mechatronik – Robotics and Autonomous Systems: Robotik, autonomes Fahren, Drohnen
• AI und Mechatronik – Embedded Intelligence and Signal Processing: KI in Sensoren und Geräte einbetten; KI-Techniken zur Datenanalyse; Signalverarbeitung zur Datenanalyse von Sensoren bei Kameras, Radar, Lidar, Ultraschall und chemischen Detektoren
• Reasoning and Knowledge Representation: logisches Schlussfolgern inklusive Modellprüfung und Theorembeweis; Software- und Hardware-Verifizierung, Computeralgebra, maschinelles Lernen
• AI and Life Sciences: KI-Techniken u. a. in Medizin, Biologie, Biotechnologie, Genomik und Genetik anwenden

Weitere Infos: https://www.jku.at/studium/studienarten/master/ma-artificial-intelligence/

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.aau.at/studium/

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes, facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

Master of Science (MSc)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

• abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

• Master of Science (MSc) oder
• DiplomingenieurIn (Dipl.-Ing.; DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Kurzbeschreibung

Das Studium verbindet logikbasierte Grundlagen mit datengetriebenen Ansätzen der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und neuronaler Netze und bereitet die Studierenden darauf vor, sichere, zuverlässige und ethisch verantwortungsvolle Technologien in einer zunehmend komplexen digitalen Welt zu entwickeln.
Mit den Basismodulen als Ausgangspunkt gestalten sie ihren weiteren Studienverlauf individuell durch eine breite Auswahl an Wahlfächern. So können sie ihre Expertise gezielt vertiefen und sich auf die Themen konzentrieren, die sie besonders interessieren. (Quelle: TU Wien)

Voraussetzungen

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss

Diplomingenieur*in (Dipl.-Ing., DI)
entspricht: Master of Science (MSc)

Berechtigungen

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Beschreibung

Studieninhalte - Überblick:

• Logic and Theory: Disrete Mathematics, Logic and Computability
• Algorithms and Complexity
• Symbolic AI: Logic-based AI
• Machine Learning
• Artificial Intelligence and Society oder
• Safe and Trustworthy Systems
• Wählfächer

Weitere Infos: https://informatics.tuwien.ac.at/master/logic-and-artificial-intelligence-de/

Art: Universitätsstudium – Masterstudium

Dauer: 4 Semester

Form: Vollzeit

NQR-Level: 7  ISCED-Level: 7  ECTS-Punkte: 120  

Voraussetzungen:

abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium

Abschluss:

• Master of Science in Wirtschaftsinformatik (MSc) oder
• DiplomingenieurIn (Dipl.-Ing.; DI)

Berechtigungen:

Zugangsberechtigung zu facheinschlägigen PhD-Studien

Info: Hinweise:

• in Innsbruck in Englischer Sprache

Weitere Infos: https://www.studienwahl.at