Hochschulzertifikat Künstliche Intelligenz

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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 Module aus dem Vertiefungsbereich: 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 Grundlagenmodule ausgewählt werden.

    Modul	Modulbeschreibung	Angeboten als
    Data Literacy (ASQ-Modul)	Studienverwaltung FSU Jena	4 SWS (Übung/Seminar) in Präsenz (Jena) + Selbststudium Moodle
    Datenmanagement und -analyse (früher: Data Science: Grundlagen)	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs, live Sessions/Betreuung im Sommersemester

• Angebot Module im Vertiefungsbereich
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    Aus diesem Angebot müssen Vertiefungsmodule im Umfang von 10 LP 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	LP	Zielgruppe	V	A	R	Modulbeschreibung	Angeboten als
    Data Science: Methoden und Techniken	5	Datenwissenschaftler	●●◐	◐○○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs ab SoSe 2025
    Inferenzmethoden (Teil Moduls: Knowledge Engineering)	2	Datenwissenschaftler	●●◐	◐○○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Data Mining (Teil Moduls: Knowledge Engineering)	3	Datenwissenschaftler	●●○	●○○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Programmierparadigmen der KI	3	Datenwissenschaftler	●○○	●●○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Evolutionäre Verfahren	2	Datenwissenschaftler	●●○	●○○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Introduction to Computational Communication Science	5	Datenwissenschaftler und KI-Anwender im Bereich Data Science	●◐○	●◐○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Stochastik	5	Datenwissenschaftler	●◐○	●◐○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Ausschließlich in Präsenz (Ilmenau)
    Diskrete Stochastik	5	Datenwissenschaftler	●◐○	●◐○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Ausschließlich in Präsenz (Ilmenau)
    Robotvision	5	Datenwissenschaftler im Bereich Robotik	●●◐	◐○○	○○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Kognitive Robotik	5	Datenwissenschaftler im Bereich Robotik	●●○	◐○○	◐○○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Ethics for Data Science	5	KI-Anwender im Bereich Data Science	○○○	●◐○	●◐○	Studienplan TU Ilmenau	Onlinekurs
    Erziehung im Horizont von Digitalität und KI (Grundkurs)	5	KI-Anwender im Bereich Pädagogik	○○○	○○○	●●●	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Erziehung im Horizont von Digitalität und KI (Vertiefung)	5	KI-Anwender im Bereich Pädagogik	○○○	○○○	●●●	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Wie funktioniert das? Hintergründe und Handlungswissen für einen digitalen Schulunterricht	5	KI-Anwender im Bereich Pädagogik	○○○	●◐○	●◐○	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz/hybrid (Jena)
    Generative KI für GeisteswissenschaftlerInnen	5	KI-Anwender im Bereich Sozial- und Geisteswissenschaften	●◐○	●○○	◐○○	Studienverwaltung FSU Jena	Onlinekurs
    Efficient Machine Learning	6	Datenwissenschaftler (KI-Experten)	●●●	○○○	○○○	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Kollege Computer	5	KI-Anwender im Bereich Medizin	●○○	●○○	●○○	Dosis-Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Angewandte Statistik in der Medizin - Prädikative Analyse und maschinelles Lernen	5	KI-Anwender im Bereich Medizin	●●○	●○○	○○○	Studienverwaltung FSU Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)
    Chancen und Risiken von KI in der Medizin	5	KI-Anwender im Bereich Medizin	○○○	○○○	●●●	Dosis-Jena	Ausschließlich in Präsenz (Jena)

    
    

    Auf Anfrage können auch andere Module aus dem Studium als Vertiefungsmodul eingebracht werden. Es können maximal 10 LP aus dem Studium anerkannt werden. Anfrage an: KI-Zertifikat@tu-ilmenau.de

• Vorschläge für geignete Modulkombinationen
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    Zielgruppe KI-Anwender:Innen

    Vorschlag 1: Zertifikat für KI-Anwendungen in den Sozial- und Geisteswissenschaften

    	Modulkombination
    Grundlagen	Data Literacy (ASQ)
    Vertiefung 1	Generative KI für Geisteswissenschaftler
    Vertiefung 2	Ethics for Data Science

    
    

    Vorschlag 2: Zertifikat für KI-Anwendungen in den Sozial- und Geisteswissenschaften

    	Modulkombination
    Grundlagen	Data Literacy (ASQ)
    Vertiefung 1	Generative KI für Geisteswissenschaftler
    Vertiefung 2	Introduction to Computational Communication Science

    
    

    Vorschlag 3: Zertifikat für KI-Anwendungen in der Medizin

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

    
    

    Vorschlag 4: Zertifikat für KI-Anwendungen in der Pädagogik

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

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    Zielgruppe Datenwissenschaftler:Innen

    Vorschlag 1: Zertifikat für KI und Datenkompetenzen für die Praxis
    

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

    
    

    Vorschlag 2: Zertifikat für KI-basierte Datenwissenschaft
    

    	Modulkombination
    Grundlagen	Datenmanagement und -analyse
    Vertiefung 1	Data Science: Methoden und Techniken
    Vertiefung 2	Inferenzmethoden
    Vertiefung 3	Data Mining

    
    

    Vorschlag 3: Zertifikat für KI-basierte statistische Datenaufbereitung

    	Modulkombination
    Grundlagen	Datamanagement und -analyse
    Vertiefung 1	Stochastik
    Vertiefung 2	Introduction to Computational Communication Science

    
    

    Vorschlag 4: Zertifikat für KI-basierte Robotik

    	Modulkombination
    Grundlagen	Datenmanagement und -analyse
    Vertiefung 1	Robotvision
    Vertiefung 2	Kognitive Robotik

• Anmeldung & Abschluss
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    Anmeldung

    Wenn Sie Interesse am Erwerb des Zertifikats für KI haben, dann schreiben Sie bitte eine Email mit dem Betreff "Anmeldung Zertifikat 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 Prüfungsleistungen abschließen. Den erfolgreichen Abschluss aller Module melden Sie dann bitte erneut an die angegebene Email-Adresse, um Ihr Zertifikat zu erhalten. Die ersten Absolventinnen und Absolventen können sich darauf einstellen, ihr KI-Zertifikat im Sommersemester 2025 zu erhalten.

    
    

    Noch Fragen?

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