Machine Learning - Master

Dieser Studiengang ist zulassungsfrei, d.h. Sie erhalten einen Studienplatz, wenn Sie die Zugangsvoraussetzungen erfüllen. Zur Prüfung dieser Voraussetzungen ist dennoch eine Bewerbung erforderlich. Es findet kein Auswahlverfahren statt.

Die Bewerbungsfrist für internationale Studierende (non-EU), sowie deutsche als auch EU-Bürger ist der 30. April

Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite des Studiengangs sowie in den FAQs zum Studiengang.

Zugangsvoraussetzung ist ein Bachelor-Abschluss im Fach Informatik, Mathematik, Physik oder in einem verwandten Studiengang mit der Gesamtnote von mindestens 2,3. Vorausgesetzt werden insbesondere Kompetenzen aus den folgenden Bereichen, welche äquivalent im Inhalt und Umfang zu denen des B.Sc. Informatik in Tübingen sind:

• Mathematik: ein- und mehrdimensionale Analysis, Lineare Algebra und entweder Numerik oder Stochastik

• Informatik: Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen

Weitere Voraussetzung für das Studium im Masterstudiengang sind sehr gute Kenntnisse der englischen Sprache, die durch einen der folgenden Nachweise dokumentiert werden müssen:

• Deutsches Abiturzeugnis mit Nachweis von 6 (G8) bzw. 7 Jahren (G9) Englisch-Unterricht

• TOEFL iBT Test mit mindestens 94 Punkten

• IELTS Test mit einer Punktzahl von mindestens 7.0

• Cambridge Certificate in Advanced English (CAE)

• Hochschulzugangsberechtigung von Großbritannien, Irland, USA, Kanada, Australien, Neuseeland

Weitere Informationen & FAQ zu den Zulassungsvoraussetzungen

Die Studien- und Prüfungssprache ist Englisch.

Es handelt sich um einen sog. „Mono-Master“, d.h. das Studium erfolgt in einem wissenschaftlichen Fach.

Das internationale Masterstudium in Maschinellem Lernen bietet eine große Wahlmöglichkeit an Informatikkursen. Abgesehen von einigen wenigen obligatorischen Kursen, können die Studierenden Veranstaltungen nach ihrem Interesse wählen. Die Studierenden nehmen an Vorlesungen, Seminaren und Praktika teil und werden von den Dozierenden an die Grund - und Anwendungsforschung sowie an aktuelle Themen im Machinellen Lernen herangeführt.

Das Studienprogramm orientiert sich stark an den Forschungsaktivitäten im Machinellen Lernen sowie im breiten Gebiet der Informatik vor Ort, um wissenschaftliche Trends und den aktuellen Wissensstand zu vermitteln. In Tübingen arbeiten Spitzenforscher in allen methodischen Bereichen des Machinellen Lernens und bringen sich aktiv in die Lehre des Masterstudiums ein. Da das Forschungsgebiet noch sehr jung ist und sich gerade extrem schnell entwickelt, werden im Studium natürlich die neuesten Erkenntnisse und die drängendsten wissenschaftlichen Fragen der unterrichtenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit einfließen. Projektarbeiten und die Masterarbeit bieten den Studierenden die Gelegenheit, einen Code für wissenschaftliche Zwecke und dem eigenen wissenschaftlichen Projekt zu entwicklen.

Da Interdisziplinarität ein wichtiger Aspekt ist, kann die Masterarbeit von einem Professor / einer Professorin aus irgendeinem Gebiet der Informatik betreut werden.

Die Universität Tübingen ist eng mit dem  Max Planck Institute for Intelligent Systems und dem Max Planck Institute for Biological Cybernetics verknüpft. Zusammen bilden sie eines der führenden Forschungszentren für Maschinelles Lernen sowie in Europa als auch weltweit. Dies wird in den folgenden neuesten Initiativen sichtbar:

• das Cyber Valley,

• das Excellence Cluster `Machine Learning: New Perspectives for Science',

• das TUE AI Center (BMBF Competence Center for Machine Learning)

• die International Max Planck Research School for Intelligent Systems.

Diese Initativen bieten zahlreiche Kontaktmöglichkeiten für Studierende zur Forschung und Industrie.

Das Studienprogramm besteht aus 4 großen Gebieten: Grundlagen des Maschinellen Lernens, Verschiedene Gebiete des Maschinellen Lernens, Allgemeine Informatik und Erweiterte Perspektiven. Empfohlene Module sind im ersten Semester "Mathematics for Machine Learning" und "Data Literacy", gefolgt von "Statistical Learning", "Probabilistic Inference and Learning" und "Deep Learning" im folgenden Semester. Mindestens ein Praktikum und ein Seminar sind im zweiten order dritten Semester verpflichtend. Die Masterarbeit wird normalerweise im vierten Semester erstellt.

Das Studienprogramm ist forschungsorientiert und versetzt die Absolventinnen und Absolventen in die Lage, Techniken des Maschinellen Lernens zu analysieren, sie umzusetzen, sie wirksam einzusetzen und sie zu modifizieren. Ein zentrales Ausbildungsziel ist dabei die Fähigkeit der Problemlösung.

Studierende haben die Möglichkeit, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten bis zu einem Level auszubauen, der es ihnen ermöglicht, sich in nationaler und internationaler Spitzenforschung in Bioinformatik und deren Anwendungen im Bereich der Lebenswissenschaften einzubringen. Dies beinhaltet eine kritische Diskussion von Forschungszielen, -inhalten, Vorschlägen und wissenschaftlichen Problemen, die einen hohen wissenschaflichen Level erfordert.

Informationen zum Erasmus-Programm (Uppsala, Schweden) für Studierende der Informatik und Kognitionswissenschaft.

Freiwilliger Auslandsaufenthalt
In jedem Studiengang ist ein freiwilliger Auslandsaufenthalt möglich. Mit der Planung sollte ca. ein bis eineinhalb Jahre vor der Abreise begonnen werden. 
Weitere Informationen und Beratung zum Auslandsstudium finden Sie auf der fachübergreifenden Seite Wege ins Ausland. Zudem bieten einige Fächer auch eigene Informationen zu Auslandsaufenthalten an. 

Die Tübinger Informatik zählt zu den forschungsstärksten in Deutschland und ist international bekannt. Sie unterhält enge Kooperationen mit bedeutenden Wirtschaftsunternehmen und Forschungsinstituten (z. B. drei Max-Planck-Institute in Tübingen) auf nationaler und internationaler Ebene. Sie zeichnet sich durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit der Medizin, Biologie, Psychologie, Medienwissenschaft und vielen anderen Fachbereichen der Universität Tübingen aus.

Tübingen ist Teil des Großraums Stuttgart, einer der wirtschaftsstärksten Regionen Europas mit einer florierenden Automobilindustrie und IT-Branche. Tübingen und Umgebung (einschließlich Reutlingen, Böblingen, Sindelfingen sowie der Tüftlerregion Neckar-Alb) ist der Sitz vieler Universitätsausgründungen, Startups, Mittelständler und Großunternehmen mit einem hohen Bedarf an Informatikerinnen und Informatikern.
Neben exzellenten Zukunftsperspektiven bietet dieses Umfeld auch zahlreiche Möglichkeiten für studentische Nebentätigkeiten.

Im Wintersemester 2023/24 sind im Fachbereich Informatik in allen Studiengängen insgesamt rund 2000 Studierende eingeschrieben. Die Immatrikulierten verteilen sich u.a. auf folgende Studiengänge:

Das Modulhandbuch des MSc Maschinelles Lernen beschreibt die Ziele und den Aufbau eines Studiengangs. Sie finden im Modulhandbuch genauere Angaben zu Art und Umfang aller Module sowie deren Lehrveranstaltungen, Anforderungen und Prüfungen. Ein idealtypischer Studienverlaufsplan im Modulhandbuch hilft bei der Planung Ihres Studiums. Das Modulhandbuch und die Prüfungsordnung helfen Ihnen, die Rahmenbedingungen Ihres Studiums zu verstehen und die richtigen Module/Lehrveranstaltungen auszuwählen.

Die Studien- und Prüfungsordnung des MSc Maschinelles Lernen enthält rechtlich verbindliche Regelungen zu einem Studiengang. Darin ist unter anderem festgelegt, welche Module eines Studiengangs absolviert und welche Prüfungen abgelegt werden müssen, um den Studiengang erfolgreich abzuschließen. Die Studien- und Prüfungsordnung regelt auch, wie oft Prüfungen wiederholt werden können, welche Fristen für die Prüfungen eines Studiengangs gelten und wie die Abschlussnote berechnet wird. Die Prüfungsordnung und das Modulhandbuch helfen Ihnen, die Rahmenbedingungen Ihres Studiums zu verstehen und die richtigen Module/Lehrveranstaltungen auszuwählen.

Aufgrund der schnellen technologischen Entwicklung in der Handhabung von großen Datenmengen und Erkentnissen einer großen Bandbreite von Anwendungen, ergbit sich ein ständig wachsender Bedarf an Spezialisten im Maschinellen Lernen. Da es sich hierbei um ein höchst anspruchsvolles Gebiet handelt, wird oft eine Doktorarbeit gefordert. Absolvent*innen dieses internationalen Masterprogramms werden kompetent sein in alle grundlegenden und vielen angewandten Bereichen des Maschinellen Lernens. Sie verstehen und können angemessen diese zunehmend unentbehrlichen Werkzeuge anwenden, um mit großen Datenmengen umzugehen, sei es ind er Wissenschaft oder in alternativen Wissensgebieten. Das Studienprogramm befasst sich sowohl mit generischen Methoden als auch mit deren Anwendungen in speziellen Gebieten, was es hoch relevant für neue Ausrichtungen der Karriere und des Arbeitsmarkts macht. Neben dem professionellen Fachwissen erwerben die Absolvent*innen Sprach- und interkulturelle Kompetenzen wärend des gesamten Studiums - ein weiterer Bedarf der internationalen Arbeitsmarktes, sowohl bei einer akademischen Karriere, als auch außerhalb des universitären Umfeldes.

Beratung und Praktika
Der Career Service der Universität berät bei der Berufsorientierung und beim Berufseinstieg. Praktika und Jobs finden Sie im Praxisportal.

Im Anschluss an den Master ist die Möglichkeit zur Promotion gegeben. Informationen zur Promotion finden Sie auf der Promotionsseite der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät.

Hier finden Sie alle Informationen zur Ehemaligen-Vereinigung Alumni Tübingen.