Zwei Schlüsseltechnologien für unser zukünftiges Leben
Artificial Intelligence (AI) ist weit mehr als nur ein Hype und wird die Arbeitswelt und Gesellschaft tiefgehend verändern. AI umfasst die Entwicklung und Verwendung von Algorithmen und Modellen, die aus Daten lernen können. Dazu gehören Machine Learning, neuronale Netze, Sprachverarbeitung (NLP) und Computer Vision. Sie sind in der Lage, anspruchsvolle Probleme zu lösen. Mit AI können wir so Aufgaben automatisiert erledigen, Prozesse optimieren und kreativen Inhalt erzeugen.
High Performance Computing (HPC) ermöglicht es, Algorithmen effizient mit spezialisierter Hardware und in grossen Rechenzentren auszuführen. Erst durch HPC ist es möglich, AI-Methoden auf grosse Datenmengen anzuwenden und AI-basierte Lösungen breit einzusetzen.
Die neue Studienrichtung AI & HPC baut auf einer soliden Grundlage in Mathematik, Software-Engineering und Rechensystemen auf. Die Studienangebot richtet seinen Fokus im Kontext von AI auf effiziente, skalierbare Algorithmen und Recheninfrastruktur. Die Studienrichtung eignet sich für dich, wenn du interessiert bist an einer fundierten technischen Basis in Informatik, die du gezielt in den Bereichen AI und HPC vertiefen möchtest.
AI & HPC ist eine Studienrichtung im Studiengang Informatik. Du schliesst mit dem international anerkannten Bachelor of Science FHNW in Informatik in der Studienrichtung Artificial Intelligence & High Performance Computing ab.
Berufsperspektiven
Mit dem Bachelor of Science FHNW in Informatik mit Studienrichtung Artificial Intelligence & High Performance Computing hast du Zugang zu zukunftsrelevanten Technologien und Berufsbildern. Nach dem Studium arbeitest du zum Beispiel als ...
- AI Application Engineer: Du entwirfst und implementierst AI-Lösungen, um geschäftliche oder technische Aufgaben durch Automatisierung und datenbasierte Entscheidungen zu lösen.
- HPC Engineer: Du optimierst Hochleistungsrechner und ihre Infrastruktur für maximale Leistung.
- Machine Learning Engineer: Du verwendest und entwickelst Modelle und Algorithmen, um aus Daten zu lernen.
- Data Engineer: Du konzipierst und implementierst Datenpipelines, um Daten für Analysen zugänglich zu machen.
- Robotics Engineer: Du baust und programmierst Roboter, die Aufgaben autonom oder interaktiv ausführen.
- AI Product Manager: Du leitest die Entwicklung und Umsetzung von AI-Produkten, die den Marktbedürfnissen entsprechen.
- Data Scientist: Du analysierst, interpretierst und lernst von Daten, um Unternehmen bei deren Nutzung zu unterstützen.
- AI-Engineer in Research: Du wendest AI-Methoden an, um klassische wissenschaftliche Forschung zu unterstützen und zu beschleunigen.