Hochschulzertifikat für KI

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• Zertifikat

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    Ziel des Zertifikatsprogramms

    Das Ziel des Zertifikatsprogramms der Thüringer Hochschulinitiative für KI im Studium (THInKI) ist es, den Teilnehmenden ergänzende Kompetenzen im Bereich der Künstlicher Intelligenz (KI) zu vermitteln. Dieses Programm ist darauf ausgelegt, eine fundierte Ergänzung zu bestehenden Qualifikationen und Kenntnissen der Hochschulausbildung zu bieten und auf die Anwendung von KI-Methoden und -Techniken vorzubereiten. Es dient als praxisorientierte Zusatzqualifikation und nicht als Ersatz für ein vollständiges Studium. Die Teilnehmenden erwerben grundlegende Kenntnisse der Systematik, Begrifflichkeiten und grundlegender Inhalte der KI sowie die für das mündige Arbeiten im Bereich KI erforderlichen praktischen Fähigkeiten. Das Programm konzentriert sich auf die Bereiche Datenverarbeitung, Modellierung und Training von KI-Systemen sowie die Anwendung und Reflexion von KI-Techniken. Nach erfolgreichem Abschluss des Zertifikatsprogramms haben die Teilnehmenden die erforderlichen Fähigkeiten, um KI-Methoden und -Techniken in ihrem beruflichen Umfeld anzuwenden. Sie sind befähigt, sich spezifische Informationen im Bereich KI eigenständig zu erschließen, zu strukturieren und anzueignen, das erworbene Wissen kritisch einzuordnen sowie die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten flexibel und zielgerichtet anzuwenden. Das Zertifikat unterstützt die Entwicklung methodischer und sozialer Kompetenzen, die es den Teilnehmenden ermöglichen, in interdisziplinären Teams effektiv zu arbeiten und ihre KI-Kompetenzen in unterschiedlichen beruflichen Kontexten einzusetzen.

    Zielgruppen

    Das Zertifikat ist für zwei Zielgruppen konzipiert. Während die KI-Anwender:innen (AW) meist die Erzeuger von Daten sind und die KI-Modelle zeitaufwändig in Anwendungen evaluieren und reflektieren, verwenden Datenwissenschaftler:innen (DW) Daten, um geeignete KI-Modelle zu entwickeln und in verschiedenen Anwendungen zu realisieren. Hierbei wird von der Zielgruppe der Anwender:innen kein Wissen zu KI sowie wenig Grundlagenwissen aus den Bereichen Mathematik oder Informatik vorausgesetzt. Allerdings bringen sie das notwendige Domänen- bzw. Anwendungswissen mit. Die Zielgruppe der Datenwissenschaftler:innen hingegen kann auf notwendiges Grundlagenwissen zurückgreifen und ist in der Lage, dieses auf Konzepte der KI und datengetriebene Modellierungen anzuwenden. Eine Mischform aus beiden Zielgruppen wird ebenfalls nicht ausgeschlossenen. Die unterschiedlichen Voraussetzungen der Zielgruppen spiegeln sich auch in der Auswahl der Lehrveranstaltungen wieder.
    

    Struktur des Zertifikats
    

    Das Zertifikat umfasst mehrere Module mit einem Gesamtumfang von etwa 15 Leistungspunkten.

    Das Zertifikat ist strukturiert in insgesamt drei Module:

    • Grundlagenmodul: Hierbei handelt es sich um ein Basis-Modul, dessen Inhalte aus den unten aufgeführten Angeboten gewählt werden können. Es bietet eine fundierte Einführung in das Themengebiet und legt die Grundsteine für die weiteren Module.
    • Zwei domänenspezifische Module: Diese Module bieten eine vertiefte Auseinandersetzung mit fachspezifischen Themen. Auch hier besteht die Möglichkeit, aus den unten genannten Angeboten zu wählen, um die eigenen Interessensschwerpunkte zu setzen.

    Geeignete Zusammenstellungen von Modulen für beide Zielgruppen sind unten zu finden. Der Titel auf dem Zertifikat ergibt sich anhand der gewählten Modulkombination und wird von der Prüfungskommission festgelegt.
    

    
    

• Angebot Grundlagenmodul
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    Aus diesem Angebot muss eines der Module ausgewählt werden.

    Modul	Modulbeschreibung	Angeboten als
    DataSkills4AI	Studienverwaltung FSU Jena	in Präsenz (Jena)
    Data Literacy (Basic Modul)	Studienverwaltung FSU Jena	Onlinekurs
    Data Science: Grundlagen	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs

• Angebot domänenspezifische Vertiefungsmodule
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    Aus diesem Angebot müssen zwei Vertiefungsmodule ausgewählt werden.

    Zur besseren Orientierung der Schwerpunkte der Module ist der Anteil angegeben, zu dem das Verstehen (V) der vermittelten Inhalte, das Anwenden (A) des erlernten Wissens und das kritische Reflektieren (R) der betrachteten Inhalte im Vordergrund steht. Es wird empfohlen, die Module so auszuwählen, dass alle Bereiche geeignet vertreten sind.
    

    Modul	Zielgruppe	V	A	R	Modulbeschreibung	Angeboten als
    Data Science: Methoden und Techniken	Datenwissenschaftler	●●◐	◐○○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs ab SoSe 2025
    Knowledge Engineering (Data Mining, Inferenzmethoden)	Datenwissenschaftler	●●○	●○○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Introduction to Computational Communication Science	Datenwissenschaftler	●◐○	●◐○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Stochastik	Datenwissenschaftler	●◐○	●◐○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Ausschließlich in Präsenz (Ilmenau)
    Robotvision	Datenwissenschaftler im Bereich Robotik	●●◐	◐○○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Kognitive Robotik	Datenwissenschaftler im Bereich Robotik	●●○	◐○○	◐○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Ethics for Data Science	KI-Anwender im Bereich Data Science	○○○	●◐○	●◐○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Erziehung im Horizont von Digitalität und KI (Grundkurs)	KI-Anwender im Bereich Pädagogik	○○○	○○○	●●●	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Erziehung im Horizont von Digitalität und KI (Vertiefung)	KI-Anwender im Bereich Pädagogik	○○○	○○○	●●●	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Wie funktioniert das? Hintergründe und Handlungswissen für einen digitalen Schulunterricht	KI-Anwender im Bereich Pädagogik	○○○	●◐○	●◐○	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz/hybrid (Jena)
    Generative KI für GeisteswissenschaftlerInnen	KI-Anwender im Bereich Geisteswissenschaften	●◐○	●○○	◐○○	Studienverwaltung FSU Jena	Onlinekurs
    Efficient Machine Learning	KI-Experten	●●●	○○○	○○○	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Kollege Computer	KI-Anwender im Bereich Medizin	●○○	●○○	●○○	TBA	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Angewandte Statistik in der Medizin - Prädikative Analyse und maschinelles Lernen	KI-Anwender im Bereich Medizin	●●○	●○○	○○○	TBA	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Chancen und Risiken von KI in der Medizin	KI-Anwender im Bereich Medizin	○○○	○○○	●●●	TBA	Ausschließlich in Präsenz (Jena)

    
    

    Auf Antrag können auch andere Module als domänenspezifisches Vertiefungsmodul eingebracht werden.

• Vorschläge für geignete Modulkombinationen
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    Zielgruppe KI-Anwender:Innen

    Vorschlag 1: Hochschulzertifikat für KI-Anwendungen in den Geisteswissenschaften

    	Modulkombination
    Grundlagen	DataSkills4AI
    Domänenspezifische Vertiefung 1	Generative KI für Geisteswissenschaftler
    Domänenspezifische Vertiefung 2	Ethics for Data Science

    
    

    Vorschlag 2: Hochschulzertifikat für KI-Anwendungen in der Medizin

    	Modulkombination
    Grundlagen	Kollege Computer / DataSkills4AI
    Domänenspezifische Vertiefung 1	Angewandte Statistik in der Medizin - Prädikative Analyse und maschinelles Lernen
    Domänenspezifische Vertiefung 2	Chancen und Risiken von KI in der Medizin

    
    

    Vorschlag 3: Hochschulzertifikat für KI-Anwendungen in der Pädagogik

    	Modulkombination
    Grundlagen	DataSkills4AI
    Domänenspezifische Vertiefung 1	Wie funktioniert das? Hintergründe und Hand- lungswissen für einen digitalen Schulunterricht
    Domänenspezifische Vertiefung 2	Erziehung im Horizont von Digitalität und KI (Grundkurs)

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    Zielgruppe Datenwissenschaftler:Innen

    Vorschlag 1: Hochschulzertifikat für KI und Datenkompetenzen für die Praxis
    

    	Modulkombination
    Grundlagen	DataSkills4AI
    Domänenspezifische Vertiefung 1	Efficient Machine Learning
    Domänenspezifische Vertiefung 2	Generative KI für Geisteswissenschaftler

    
    

    Vorschlag 2: Hochschulzertifikat für KI-basierte Datenwissenschaft
    

    	Modulkombination
    Grundlagen	Data Science: Grundlagen
    Domänenspezifische Vertiefung 1	Data Science: Methoden und Techniken
    Domänenspezifische Vertiefung 2	Knowledge Engineering

    
    

    Vorschlag 3: Hoschschulzertifikat für KI-basierte statistische Datenaufbereitung

    	Modulkombination
    Grundlagen	Data Literacy (Basic Modul)
    Domänenspezifische Vertiefung 1	Stochastik
    Domänenspezifische Vertiefung 2	Introduction to Computational Communication Science

    
    

    Vorschlag 4: Hochschulzertifikat für KI-basierte Robotik

    	Modulkombination
    Grundlagen	Data Science: Grundlagen
    Domänenspezifische Vertiefung 1	Robotvision
    Domänenspezifische Vertiefung 2	Kognitive Robotik

• Anmeldung & Abschluss
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    Anmeldung

    Wenn Sie Interesse am Erwerb des Hochschulzertifikats für KI haben, dann schreiben Sie bitte eine Email mit dem Betreff "Anmeldung Hochschulzertifikat für KI" an: KI-Zertifikat@tu-ilmenau.de.
    Bitte geben Sie dabei folgende Informationen an:

    • Nachname, Vorname
    • Ausgewählte Module (Hinweis: Falls Sie ein Modul wählen möchten, dass von der oben angegebenen Liste abweicht, dann geben Sie bitte zusätzlich den Dozenten als Kontaktperson für die Prüfungskommission an. Die Prüfungskommission wird anschließend entscheiden, ob die Auswahl zulässig ist.)
    • Hochschule (FSU Jena / TU Ilmenau / ...)
    • Aktueller Status (Bachelorstudent:in / Masterstudent:in / Doktorand:in / Postdoc / ...)

    
    

    Abschluss

    Nach erfolgreicher Anmeldung können Sie Ihre ausgewählten Module belegen und durch bestandene Klausuren abschließen. Den erfolgreichen Abschluss aller Module melden Sie dann bitte erneut an die angegebene Email-Adresse, um Ihr Zertifikat zu erhalten.

    
    

    Noch Fragen?

    Haben Sie noch Fragen zum Hochschulzertifikat für KI? Dann schreiben Sie bitte eine Email an die oben angegebene Adresse.