Visual Computing & Artificial Intelligence
Auf einen Blick
Akademischer Abschluss
Master of Science (M.Sc.)
Studienform
Konsekutiver Master in Vollzeit
Regelstudienzeit
3 Semester (inkl. Masterarbeit), 90 ETCS, Streckung auf 5 Semester möglich
Studienort
Unterrichtssprache
Deutsch und Englisch
Studienbeginn
Winter- und Sommersemester (01. Oktober bzw. 15. März)
Zulassungsvoraussetzungen
- Hochschulstudium oder anderer gleichwertiger Abschluss im Bereich Visual Computing, Informatik oder eines artverwandten Studiengangs
- Grundsätzlich 210 ECTS inkl. praktischem Studiensemester, bei Abschlüssen mit 180 ECTS können fehlende ECTS in Theorie oder Praxis vor Studienbeginn oder innerhalb eines Jahres nach Studienbeginn nachgeholt werden. Anerkennungen sind möglich.
- Deutsches und Englisches Sprachniveau B2
- Weitere Infos finden Sie in der Studien- und Prüfungsordnung
- Für internationale Bewerbende: alle Infos zur Bewerbung inkl. Übersicht der geforderten Sprachnachweise hier
Kosten
Semesterbeitrag (inkl. Semesterticket)
Auslandssemester
Möglich als Theorie- oder Praxissemester
Studieren mit Praxispartner
Möglich als Studium mit vertiefter Praxis (PraxisPlus)
Anmeldung
02. Mai – 30. September (WiSe)
15. November – 14. März (SoSe)
Profil des Studiengangs
Visual Computing ist eines der innovativsten und zukunftsweisenden Felder der Informatik und nimmt in der digitalen Gesellschaft eine Schlüsselrolle ein. Im Studiengang lernst du, wie visuelle Informationen digital erzeugt, analysiert und verarbeitet werden. Die Schwerpunkte liegen auf Bildsynthese, Bildverstehen und der Mensch-Maschine-Interaktion. Dabei setzt du dich mit modernen Ansätzen aus Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften sowie Design und Ergonomie auseinander.
Ein besonderer Fokus liegt auf den Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), die heute maßgeblich die Entwicklung visueller Technologien prägen. Du lernst, wie Verfahren des maschinellen Lernens, des Deep Learning und der generativen KI eingesetzt werden, um Bilder, Videos und andere visuelle Daten automatisiert zu analysieren, zu interpretieren und zu erzeugen. Anwendungsfelder reichen von autonomer Mobilität und medizinischer Bildverarbeitung über Augmented und Virtual Reality bis hin zu intelligenten Assistenzsystemen und digitalen Zwillingen.
Die Lehrveranstaltungen werden in deutscher und teilweise in englischer Sprache angeboten, sodass du internationale Perspektiven kennenlernst und die Zusammenarbeit in globalen Teams trainierst. Der Studiengang richtet sich an Absolventinnen und Absolventen eines Bachelorstudiums in Visual Computing, Informatik oder eines verwandten Fachs, die ihre Kenntnisse an der Schnittstelle von visuellen Technologien und Künstlicher Intelligenz vertiefen und aktiv an den digitalen Innovationen der Zukunft mitwirken möchten.
Worauf wir Wert legen
Interdisziplinarität und Praxisnähe
Wir legen großen Wert auf die Vermittlung von umfassendem Zusammenhangswissen zwischen der Generierung, Analyse und Interaktion mit visuellen Daten. Dabei setzen wir auf praxisorientierte Projekte und Kooperationen mit Unternehmen aus verschiedenen Branchen, um die Interdisziplinarität und Zusammenarbeit zwischen Studierenden unterschiedlicher Fachrichtungen zu fördern.
Forschungs- und Anwendungsorientierung
Der Studiengang ist stark anwendungs- und forschungsorientiert. Du wirst in aktuelle Forschungsthemen eingebunden und arbeitest an Projekten, die sowohl praktische Anwendungen als auch die Festigung mathematischer und wissenschaftlicher Grundlagen umfassen.
Überregionale und internationale Ausrichtung
Der Master zeichnet sich durch seine überregionale und internationale Ausrichtung aus. Er ist besonders attraktiv für Studierende aus Deutschland und dem Ausland, da er ein bisher einzigartiges Angebot in Bayern darstellt und durch die Möglichkeit eines Auslandsanteils, wie zum Beispiel bei der Masterarbeit, ergänzt wird.
Förderung von Vielfalt und Chancengleichheit
Wir setzen uns aktiv für die Förderung von Vielfalt und Chancengleichheit ein, insbesondere durch die Steigerung des Frauenanteils in Informatikstudiengängen. Zudem bieten wir individuelles Mentoring und Unterstützung, um Studierende mit unterschiedlichen Vorkenntnissen gezielt zu fördern.
Studieninhalte und -ablauf
Im Masterstudiengang Visual Computing & Artificial Intelligence wird der Studieninhalt strukturiert und praxisorientiert vermittelt, um sowohl theoretische als auch angewandte Kompetenzen im Bereich der visuellen Digitalisierung zu entwickeln. Nähere Informationen finden sich auch im Modulhandbuch.
Grundlagenmodule
Die Grundlagenmodule werden gemeinsam für den Master Visual Computing & Artificial Intelligence und den Master Data Science angeboten. Im Einzelnen sind das die folgenden Module geplant:
- Mathematics and Multivariate Statistics
- Multivariate statistische Analyse
- Grundlagen des statistischen Lernens und des maschinellen Lernens
- Einführung in die Zeitreihenanalyse: Zeitreihenmodellierung,
Korrelationsanalyse, Spektralanalyse etc.
- Data Mining
- Grundlagen
- Clustering
- Klassifikation
- Assoziationsregeln
- Data Visualization
- Visuelle Wahrnehmung und visuelle Entwicklung
- Statistische Plots, Zeitreihen, räumliche Daten
- Interaktive Visualisierung
Fachwissenschaftliche Module
Daneben werden auch verschiedene fachwissenschaftliche Module angeboten, die die fachliche Breite des Visual Computing abdecken. Die Themenbereiche der einzelnen Module sind beispielhaft und können von Jahr zu Jahr variieren.
- Deep Learning
- Lineare und nicht-lineare Optimierung
- Neuronale Netze
- Feedforward Netze
- Rekurrente Netze
- Deep Learning
- Convolutional Neural Networks
- Autoencoder
- Long Short-Term Memories (LSTMs)
- Advanced Topics in Computer Graphics
- Differentiable Rendering
- Neural Rendering
- Generative AI for image and 3D model generation
- Computational Photography
- Cloth Simulation
- Crowd Simulation
- Geometry Processing
- Real-time lighting estimation
- Real-Time Tone Mapping
- Advanced display systems (multi-display systems, lightfield,
varifocal displays) - 3D Morphable Face Models
- Advanced Topics in Human-Computer Interaction
- Avatars und AI Agents
- Embodied Interaction in VR/AR/XR
- Physiological Computing and Biofeedback
- Eye tracking and Gaze-based Interaction
- Touch-based Interaction and Haptics
- Multimodal Interaction
- Advanced Topics in Computer Vision
- 3D Rekonstruktion: Epipolargeometrie, Fundamentalmatrix, Rekonstruktion von Kameraparametern, Punktkorrespondenzen durch korrelations- und merkmalsbasierte Verfahren, Triangulierung, Structure-From-Motion, Bündelblockausgleichung
- Menschliche Posen- und Formschätzung, Gesichtsmodelle (3D Morphable Face Models), Handtracking und -rekonstruktion
- One-Shot und Few-Shot Reality Capture
Module des Selbststudiums
Ergänzend zu den fachwissenschaftlichen Modulen wird in einer umfangreichen Projektarbeit das selbstständige wissenschaftliche Arbeiten der Studierenden trainiert und der gesamte Vorgehensprozess im Visual Computing erfahrbar gemacht werden. Je nach Thema, Dozentin oder Dozent sowie Interessen der Teilnehmenden gibt es dabei verschieden Varianten:
- Forschungsnah (integriert in laufende Forschungsprojekte der Hochschule) oder anwendungsnah (in Kooperation mit Unternehmen)
- Einzel- oder Teamprojekte
Ein weiteres Modul des Selbststudiums ist ein Seminar, bei dem die intensive selbstständige Arbeit mit wissenschaftlicher Originalliteratur zu einem aktuellen Forschungsthema im Vordergrund steht. Dabei werden auch die Grundlagen für die Methodiken für die Masterarbeit gelegt.
Wahlpflichtmodule
Zusätzlich werden diverse Wahlpflichtfächer im Bereich Visual Computing & Artificial Intelligence angeboten die eine weitere Spezialisierung und Vertiefung der Studieninhalte ermöglichen. Aus den angebotenen Fächern können im Rahmen des Studiums 3 Fächer ausgewählt werden. Das Wahlpflichtfach-Angebot variert. Hier ein beispielhaftes Angebot:
- Big date and Cloudcomputing
- Knowledge Representation and Reasoning
- Virtuelle und Erweiterte Realität
- Maschineslles Lernen
- Advanced Defensive Security Mechanisms
Einblicke
Mehr spennende Einblicke gibt es hier:
- Team Visual Computing: Team Visual Computing | Hochschule Coburg
- Website graphicslab: https://coburggraphicslab.github.io/
- Social VR Lab – Bereich Gamedesign mit Videos: https://socialvrlab.com/gamedesign/
Job & Karriere
Für Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs Visual Computing & Artificial Intelligence eröffnen sich durch die fortschreitende visuelle Digitalisierung und die rasante Entwicklung Künstlicher Intelligenz hervorragende Karriereperspektiven in zahlreichen Zukunftsbranchen. Unternehmen und Forschungseinrichtungen suchen zunehmend Fachkräfte, die visuelle Daten nicht nur erfassen und verarbeiten, sondern mithilfe moderner KI-Verfahren analysieren, interpretieren und für intelligente Anwendungen nutzbar machen können.
Der Bedarf an Expertinnen und Experten an der Schnittstelle von Visual Computing, Data Science und Künstlicher Intelligenz wächst kontinuierlich. Insbesondere in den Bereichen Medizintechnik, Automobilindustrie, Industrie 4.0, Robotik, Extended Reality (XR) sowie datengetriebene Softwareentwicklung entstehen neue Berufsfelder. Gefragt sind Kompetenzen in den Bereichen Computer Vision, Machine Learning, Deep Learning, Visual Analytics, generative KI und Mensch-Maschine-Interaktion.
Dank der praxisorientierten Ausbildung und der engen Verzahnung von Visual Computing und KI stehen dir vielfältige Karrierewege in Industrie, Forschung und Entwicklung offen. Dabei qualifizierst du dich sowohl für technische Spezialistenrollen als auch für interdisziplinäre Aufgaben an der Schnittstelle von Technologie, Innovation und Produktentwicklung.
Zu den besonders attraktiven Branchen zählen unter anderem:
- Automobilindustrie
- Medizintechnik und Bioanalytik
- Industrie 4.0 und intelligente Produktion
- Bildverarbeitung in der mittelständischen Industrie
- Neue Medien, XR und Metaverse-Anwendungen
- Additive Fertigung und digitale Produktentwicklung
- Software- und IT-Industrie
- Beratungs- und Technologieunternehmen
- Forschung und Entwicklung
- Spiele- und Kreativindustrie
Typische Berufsbilder reichen von Computer-Vision-Engineer, Machine-Learning-Engineer, Data Scientist, AI Engineer, Software Developer, Visual Analytics Specialist oder XR Developer bis hin zu Tätigkeiten in Forschung, Entwicklung und Promotion. Damit bietet der Studiengang beste Voraussetzungen, um die digitale und KI-gestützte Transformation in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft aktiv mitzugestalten.
Jetzt noch promovieren!
Absolventinnen und Absolventen mit einem guten Masterabschluss können im Anschluss an ihr Masterstudium weiterhin wissenschaftlich arbeiten. Sie haben z.B die Möglichkeit, am Promotionszentrum Analytics4Health an der Hochschule Coburg oder in Kooperation mit einer Universität zu promovieren.
Curriculum und Prüfungsordnung
Das Modulhandbuch gibt einen Überblick über die Inhalte des Studiums. Die Studien- und Prüfungsordnung bildet die rechtliche Grundlage des Studiums. Fragen zu den Inhalten des Studiums beantwortet außerdem der Studiengangsleiter Prof. Dr. Stephan Streuber.
