Sensor Networks Technologies and Sensor Data Fusion
Covers sensor networks, communication, signal processing, and fusion techniques, including SLAM and AI-based methods for multi-sensor integration.
AI Engineering of Autonomous Systems
AI Engineering of Autonomous Systems
Mit dem englischsprachigen Master wirst Du zum Experten in der Entwicklung intelligenter Systeme, die anhand von Daten lernen, sich entsprechend anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen können, um die Gesamtleistung zu optimieren.
Im Masterstudium kombinierst Du Bausteine moderner autonomer Systeme wie Umfelderfassung über Sensornetzwerke und Datenfusion, Data-Engineering, Cloud-Computing und Kommunikationstechnik mit Systemwahrnehmung, Bildverarbeitung, maschinellem Lernen und Methoden zur Entscheidungsfindung. Dabei belegst du Pflichtmodule aus den drei folgenden Bereichen: Intelligente Wahrnehmung und Erkundung, Planung, Regelung und Entscheidungsfindung sowie Software-Methoden und Systementwicklung. Du arbeitest in Gruppenprojekten mit Studierenden aus der ganzen Welt zusammen – eine ideale Vorbereitung auf spätere Tätigkeiten in internationalen Teams.
Begleitet wirst Du in deinem Masterstudium von unseren erfahrenen Professorinnen und Professoren, die als Experten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz auch Mitglieder im offiziellen bayerischen KI-Mobilitätsknoten AImotion sind. Nach dem Masterabschluss in AI Engineering of Autonomous Systems warten in zahlreichen Branchen vielfältige Einstiegsmöglichkeiten auf Dich.
Berufsperspektiven
Am Ende dieses Programms verfügst Du über die Fähigkeiten und Kenntnisse, um intelligente Systeme zu entwerfen und zu implementieren, die anhand Daten lernen, sich entsprechend anpassen und Entscheidungen treffen können, um die Gesamtleistung zu optimieren. Du wirst in der Lage sein, autonome Systeme zu entwickeln, die gänzlich neue Funktionen bereitstellen und z.B. die Sicherheit und die Effizienz in einer Vielzahl von Anwendungen verbessern, z. B. in den Bereichen Mobilität, Produktion, Logistik, Landwirtschaft und Medizintechnik.
Wir glauben, dass autonome Systeme in Zukunft eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung unseres technischen Umfelds spielen werden. Wir freuen uns darauf, Dich auf diesem Weg zu begleiten und bieten die Unterstützung und Ressourcen, die Du für Deinen Erfolg benötigst. Komm zu uns und werde Teil der Revolution in AI Engineering of Autonomous Systems!
Online Master-Talk für Studieninteressierte am 11.11.2026 um 10 Uhr!
Curriculum AI Engineering of Autonomous Systems
1. Semester
Sensor Networks Technologies and Sensor Data Fusion
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Covers sensor networks, communication, signal processing, and fusion techniques, including SLAM and AI-based methods for multi-sensor integration.</span></p>
System Identification, Modeling and Simulation
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Teaches modeling and simulation of dynamic systems, parameter estimation, and validation using analytical and numerical methods with tools like MATLAB/Simulink.</span></p>
Data Engineering and Analytics
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Introduces data processing, visualization, and machine learning fundamentals, including model evaluation and inference for linear and non-linear models.</span></p>
Systems Engineering and Architecting for Edge Computing
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Covers hardware/software co-design, optimization, and deployment of algorithms—especially AI models—on resource-constrained edge devices.</span></p>
Science Elective
Scientific Seminar & Ethical Considerations in Autonomous System Design
Machine Perception and Cognition
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Covers perception systems and AI methods, including imaging, LiDAR, neural networks, transformers, and language-vision models. Focuses on applying these techniques to robotics and autonomous systems.</span></p>
Principles of Autonomy and Decision Making
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Focuses on decision-making under uncertainty using MDPs, planning, and reinforcement learning, and designing safe autonomous systems.</span></p>
Computing and Connectivity Technologies
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Explains computing architectures and communication systems supporting autonomous systems, including processors, interconnects, and network protocols.</span></p>
General Elective
Science Elective
Team Project
Masterarbeit
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Independent research project applying scientific methods to solve complex engineering problems, including documentation, evaluation, and presentation.</span></p>
| 1. Semester | |
|---|---|
| 2. Semester | |
| 3. Semester |
Inhalte
Der Studiengang besteht aus Pflichtmodulen folgender Bereiche:
Intelligente Wahrnehmung und Erkundung
Sensoren sind die Sinnesorgane autonomer Systeme und der Schlüssel zu deren Mobilität und Autonomie. Daten von mehreren und sogar unterschiedlichen Sensoren werden kombiniert, um Informationen über die Umgebung, physikalische Ereignisse, Aktivitäten oder Situationen schnell und genau an die Entscheidungskomponenten zu kommunizieren.
Planung, Steuerung und Entscheidungsfindung
Intelligente Planung ist eine Voraussetzung für autonomes und vorausschauendes Handeln. Systeme müssen in der Lage sein, ihre Aktionen zu planen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, und auf unerwartete oder neue Situationen mit einer Änderung ihres Verhaltens zu reagieren. Methoden des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um sensorische Daten mit früheren Erfahrungen zu kombinieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, die zur Verbesserung von Handlungen genutzt werden können.
Software-Methoden und Systementwicklung
Die Entwicklung autonomer Systeme wird aus einer softwaretechnischen Perspektive angegangen. Anhand verschiedener Systemarchitekturen und -modelle wird die technische Machbarkeit von autonomen Systemen, die ihr Verhalten dynamisch an veränderte Betriebsbedingungen anpassen können, praktisch demonstriert.
Der Pflichtteil wird durch Wahlpflichtmodule ergänzt. Diese Module befassen sich mit spezifischen Aspekten der Entwicklung autonomer Systeme, mit Anwendungen im Automobilbereich, mit Innovationsmanagement oder mit ingenieurwissenschaftlichen Prozessen, die in Technologieunternehmen angewandt werden.
Im Rahmen eines Seminars werden wissenschaftliche Forschungsmethoden durch die Studierenden auf ein aktuelles Thema der KI-Technik angewandt. Das Thema wird präsentiert, mit anderen Studenten diskutiert und in einer Seminararbeit zusammengefasst.
Das Gruppenprojekt bietet den Studierenden die Möglichkeit, als Teil eines Teams praktische "Learning by Doing" Erfahrungen zu sammeln und ein technisches Problem unter Anwendung der erworbenen technischen Fähigkeiten zu lösen.
Teamprojekt und Versuche in AI Engineering
Voraussetzungen
Qualifikationsvoraussetzungen für eine Zulassung zu diesem Studiengang ist ein erfolgreich abgeschlossenes Bachelor-Studium in Elektro-/Informationstechnik, Informatik oder Mathematik (oder jeweils einer Fachdisziplin davon) mit einem Umfang von 210 ECTS. Im Fall eines Bachelor-Studiums, für das weniger als 210, jedoch mindestens 180 ECTS-Punkte vergeben wurden, müssen fehlenden Kompetenzen nachgewiesen werden (zusätzlich abgelegte Prüfungsleistungen oder Praktika).
Bewerbung
Ein Studienbeginn ist zum Sommersemester und zum Wintersemester möglich. Die Bewerbung erfolgt über das PRIMUSS-Bewerberportal THI. Masterbewerber mit relevantem Vorstudium außerhalb Deutschlands benötigen ein Vorprüfungsdokument (VPD) von uni-assist.
Information für Bewerbende
- Bewerberinnen und Bewerber mit einem in Deutschland erworbenen Bachelor-Abschluss oder mit EU-Staatsangehörigkeit erhalten ohne weitere Eignungsprüfung eine Zulassung, sofern die allgemeinen Zugangsvoraussetzungen erfüllt sind.
Bewerberinnen und Bewerber, die nicht unter Punkt 1 fallen, müssen ein Orientierungs- und Auswahlverfahren absolvieren. Dieses erfolgt auf Grundlage der eingereichten Bewerbungsunterlagen. Es wird eine Gesamtnote gebildet, die sich wie folgt ergibt:
- Abschlussnote des Bachelor-Studiums (40% der Gesamtnote) und
- einer curriculare Analyse (60% der Gesamtnote), in der die Inhalte des vorangegangenen Studiums sowie einschlägige praktische Erfahrungen geprüft werden.Weitere Nachweise, Tests, Aufsätze oder Gespräche werden nicht verlangt.
Bewerbende, die mindestens eine Gesamtnote von 2,0 erreichen, haben das Orientierungs- und Auswahlverfahren erfolgreich absolviert und erhalten eine Zulassung zu diesem Studiengang.
Bewerbende mit einer Gesamtnote besser als 2,5 erhalten eine Zulassung in Abhängigkeit der maximalen Anzahl der für das erste Semester aufzunehmenden Studierenden.Bitte beachte die Satzung für Internationale Orientierungs- und Auswahlverfahren sowie die für diesen Masterstudiengang gewählten Verfahrenselemente.
Blick in die Labore
Wie sind die Anforderungen an die englische Sprache?
Da der Studiengang vollständig auf Englisch unterrichtet wird, ist die Beherrschung der englischen Sprache erforderlich und muss nachgewiesen werden. Wenn deine Unterrichtssprache (MOI) im Grundstudium Englisch war, musst du keinen zusätzlichen Nachweis über Englischkenntnisse erbringen. Wenn deine MOI im Studium nicht Englisch war, musst du IELTS-, Cambridge-, TOEFL- oder ähnliche Zertifikate vorlegen.
Muss ich Deutsch lernen?
Studierenden wird jedoch empfohlen, parallel zum Studium Deutsch zu lernen, da dies bei der Arbeitssuche nach dem Abschluss von Vorteil ist. Deutschkurse werden als allgemeines Wahlpflichtmodul angeboten.
Gibt es Stipendien?
Es gibt verschiedene Stipendien für immatrikulierte Studierende, wie z.B. das Deutschlandstipendium. Für bestimmte Stipendien müssen sich alle Studierenden selbst bewerben und beantragen. Die meisten Stipendienprogramme sind leistungsabhängig (Noten, ehrenamtliche Arbeit usw.). Die wirtschaftliche Situation der Bewerber wird in der Regel nicht berücksichtigt. Für viele Stipendien wird ein bestimmtes Niveau an Deutschkenntnissen (mindestens B2) vorausgesetzt.
Ist es möglich, sich online anzumelden?
Die Immatrikulation kann aus der Ferne erfolgen. Die Immatrikulation muss innerhalb der ersten 4 Wochen des Semesters erfolgen.
Ist es möglich, Kurse online zu belegen, oder ist es möglich, die Zulassung auf ein späteres Semester zu verschieben?
Wir bieten keine Online-Kurse an. Für die meisten Kurse sind alle Materialien online zum Selbststudium verfügbar. Einige Module erfordern eine physische Anwesenheit.
Es ist nicht möglich, deine Zulassung auf ein späteres Semester zu verschieben. Sobald du das Immatrikulationsverfahren abgeschlossen haben, bist du vollwertige/r Studierende/r der THI, unabhängig davon, ob du dich physisch in Ingolstadt aufhältst oder Kurse besuchst.
Um die Prüfungen ablegen zu können, musst du in Ingolstadt anwesend sein. Bitte beachte, dass sich die Studienzeit nicht verlängert, wenn du nach der Immatrikulation nicht in Ingolstadt zu Vorlesungen oder Prüfungen erscheinen kannst.
Wie kann ich ein duales Studium absolvieren?
Wenn du dich für unseren Studiengang AI Engineering of Autonomous Systems bewirbst und gleichzeitig in einem Unternehmen arbeiten möchtest, bewirb dich bitte bei einem Unternehmen in der Nähe von Ingolstadt, das den gleichen Schwerpunkt wie unser Studiengang hat. Eine Liste mit möglichen Unternehmen liegt uns noch nicht vor.
Alle relevanten Informationen findest du auf der folgenden Seite: Duales Studium (THI).
Können Sie mir helfen, eine Unterkunft in Ingolstadt zu finden?
Leider kann dir weder der Studiengangleiter, noch die Fakultät bei der Suche nach einer Unterkunft helfen.
Noch Fragen?
Du hast Fragen zu Bewerbung, Zulassung, Einschreibung, Studienfinanzierung, Wohnen oder anderen allgemeinen Themen? Dann nutze bitte unser Kontaktformular und wähle das passende Anliegen aus. So landet deine Anfrage direkt bei den zuständigen Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartnern und kann schnell und gezielt beantwortet werden.
Kontakt nur bei inhaltlichen Fragen:
-
Prof. Dr.-Ing. Alen Turnwald
Studiengangleiter "AI Engineering of Autonomous Systems" (Master)
Weitere Studienangebote aus diesem Themenfeld
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Automatisiertes Fahren und Fahrzeugsicherheit
Master of Engineering (M. Eng.)
Autonome Fahrzeuge und selbstfahrende Autos sind die Zukunft auf Deutschlands Straßen. Die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer steht dabei an erster Stelle. In diesem Masterstudium vertiefst Du Kenntnisse in Informatik und Ingenieurwissenschaften an einer der forschungsstärksten Hochschulen Bayerns.
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Robotik und autonome Systeme
Bachelor of Engineering (B. Eng.)
Autonom, mobil, intelligent: Roboter bringen viele Abläufe in der Produktion auf ein neues Level. In Verbindung mit KI-Anwendungen werden sie alltagstauglich. Entwickle die neuesten Generationen mit: Studiere im Bachelor Robotik und autonome Systeme im Herzen der Industrieregion Bayerns.
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Unbemannte Flugsysteme verbinden Luftfahrttechnik, Autonomie und Künstliche Intelligenz. Der englischsprachige Master behandelt Flugmechanik, Sensorik, Navigation, Regelung und intelligente Missionsplanung. Im Fokus stehen die Entwicklung, Integration und sichere Nutzung autonomer Luftfahrtsysteme für anspruchsvolle Anwendungen.
Zum Studiengang
AI Engineering of Autonomous Systems
Mit dem englischsprachigen Master wirst Du zum Experten in der Entwicklung intelligenter Systeme, die anhand von Daten lernen, sich entsprechend anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen können, um die Gesamtleistung zu optimieren.
Im Masterstudium kombinierst Du Bausteine moderner autonomer Systeme wie Umfelderfassung über Sensornetzwerke und Datenfusion, Data-Engineering, Cloud-Computing und Kommunikationstechnik mit Systemwahrnehmung, Bildverarbeitung, maschinellem Lernen und Methoden zur Entscheidungsfindung. Dabei belegst du Pflichtmodule aus den drei folgenden Bereichen: Intelligente Wahrnehmung und Erkundung, Planung, Regelung und Entscheidungsfindung sowie Software-Methoden und Systementwicklung. Du arbeitest in Gruppenprojekten mit Studierenden aus der ganzen Welt zusammen – eine ideale Vorbereitung auf spätere Tätigkeiten in internationalen Teams.
Begleitet wirst Du in deinem Masterstudium von unseren erfahrenen Professorinnen und Professoren, die als Experten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz auch Mitglieder im offiziellen bayerischen KI-Mobilitätsknoten AImotion sind. Nach dem Masterabschluss in AI Engineering of Autonomous Systems warten in zahlreichen Branchen vielfältige Einstiegsmöglichkeiten auf Dich.
Berufsperspektiven
Am Ende dieses Programms verfügst Du über die Fähigkeiten und Kenntnisse, um intelligente Systeme zu entwerfen und zu implementieren, die anhand Daten lernen, sich entsprechend anpassen und Entscheidungen treffen können, um die Gesamtleistung zu optimieren. Du wirst in der Lage sein, autonome Systeme zu entwickeln, die gänzlich neue Funktionen bereitstellen und z.B. die Sicherheit und die Effizienz in einer Vielzahl von Anwendungen verbessern, z. B. in den Bereichen Mobilität, Produktion, Logistik, Landwirtschaft und Medizintechnik.
Wir glauben, dass autonome Systeme in Zukunft eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung unseres technischen Umfelds spielen werden. Wir freuen uns darauf, Dich auf diesem Weg zu begleiten und bieten die Unterstützung und Ressourcen, die Du für Deinen Erfolg benötigst. Komm zu uns und werde Teil der Revolution in AI Engineering of Autonomous Systems!
Online Master-Talk für Studieninteressierte am 11.11.2026 um 10 Uhr!
Curriculum AI Engineering of Autonomous Systems
1. Semester
Sensor Networks Technologies and Sensor Data Fusion
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Covers sensor networks, communication, signal processing, and fusion techniques, including SLAM and AI-based methods for multi-sensor integration.</span></p>
System Identification, Modeling and Simulation
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Teaches modeling and simulation of dynamic systems, parameter estimation, and validation using analytical and numerical methods with tools like MATLAB/Simulink.</span></p>
Data Engineering and Analytics
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Introduces data processing, visualization, and machine learning fundamentals, including model evaluation and inference for linear and non-linear models.</span></p>
Systems Engineering and Architecting for Edge Computing
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Covers hardware/software co-design, optimization, and deployment of algorithms—especially AI models—on resource-constrained edge devices.</span></p>
Science Elective
Scientific Seminar & Ethical Considerations in Autonomous System Design
Machine Perception and Cognition
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Covers perception systems and AI methods, including imaging, LiDAR, neural networks, transformers, and language-vision models. Focuses on applying these techniques to robotics and autonomous systems.</span></p>
Principles of Autonomy and Decision Making
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Focuses on decision-making under uncertainty using MDPs, planning, and reinforcement learning, and designing safe autonomous systems.</span></p>
Computing and Connectivity Technologies
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Explains computing architectures and communication systems supporting autonomous systems, including processors, interconnects, and network protocols.</span></p>
General Elective
Science Elective
Team Project
Masterarbeit
<p><span style="font-family:"Times New Roman",serif;font-size:12.0pt;line-height:107%;">Independent research project applying scientific methods to solve complex engineering problems, including documentation, evaluation, and presentation.</span></p>
| 1. Semester | |
|---|---|
| 2. Semester | |
| 3. Semester |
Inhalte
Der Studiengang besteht aus Pflichtmodulen folgender Bereiche:
Intelligente Wahrnehmung und Erkundung
Sensoren sind die Sinnesorgane autonomer Systeme und der Schlüssel zu deren Mobilität und Autonomie. Daten von mehreren und sogar unterschiedlichen Sensoren werden kombiniert, um Informationen über die Umgebung, physikalische Ereignisse, Aktivitäten oder Situationen schnell und genau an die Entscheidungskomponenten zu kommunizieren.
Planung, Steuerung und Entscheidungsfindung
Intelligente Planung ist eine Voraussetzung für autonomes und vorausschauendes Handeln. Systeme müssen in der Lage sein, ihre Aktionen zu planen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, und auf unerwartete oder neue Situationen mit einer Änderung ihres Verhaltens zu reagieren. Methoden des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um sensorische Daten mit früheren Erfahrungen zu kombinieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen, die zur Verbesserung von Handlungen genutzt werden können.
Software-Methoden und Systementwicklung
Die Entwicklung autonomer Systeme wird aus einer softwaretechnischen Perspektive angegangen. Anhand verschiedener Systemarchitekturen und -modelle wird die technische Machbarkeit von autonomen Systemen, die ihr Verhalten dynamisch an veränderte Betriebsbedingungen anpassen können, praktisch demonstriert.
Der Pflichtteil wird durch Wahlpflichtmodule ergänzt. Diese Module befassen sich mit spezifischen Aspekten der Entwicklung autonomer Systeme, mit Anwendungen im Automobilbereich, mit Innovationsmanagement oder mit ingenieurwissenschaftlichen Prozessen, die in Technologieunternehmen angewandt werden.
Im Rahmen eines Seminars werden wissenschaftliche Forschungsmethoden durch die Studierenden auf ein aktuelles Thema der KI-Technik angewandt. Das Thema wird präsentiert, mit anderen Studenten diskutiert und in einer Seminararbeit zusammengefasst.
Das Gruppenprojekt bietet den Studierenden die Möglichkeit, als Teil eines Teams praktische "Learning by Doing" Erfahrungen zu sammeln und ein technisches Problem unter Anwendung der erworbenen technischen Fähigkeiten zu lösen.
Teamprojekt und Versuche in AI Engineering
Voraussetzungen
Qualifikationsvoraussetzungen für eine Zulassung zu diesem Studiengang ist ein erfolgreich abgeschlossenes Bachelor-Studium in Elektro-/Informationstechnik, Informatik oder Mathematik (oder jeweils einer Fachdisziplin davon) mit einem Umfang von 210 ECTS. Im Fall eines Bachelor-Studiums, für das weniger als 210, jedoch mindestens 180 ECTS-Punkte vergeben wurden, müssen fehlenden Kompetenzen nachgewiesen werden (zusätzlich abgelegte Prüfungsleistungen oder Praktika).
Bewerbung
Ein Studienbeginn ist zum Sommersemester und zum Wintersemester möglich. Die Bewerbung erfolgt über das PRIMUSS-Bewerberportal THI. Masterbewerber mit relevantem Vorstudium außerhalb Deutschlands benötigen ein Vorprüfungsdokument (VPD) von uni-assist.
Information für Bewerbende
- Bewerberinnen und Bewerber mit einem in Deutschland erworbenen Bachelor-Abschluss oder mit EU-Staatsangehörigkeit erhalten ohne weitere Eignungsprüfung eine Zulassung, sofern die allgemeinen Zugangsvoraussetzungen erfüllt sind.
Bewerberinnen und Bewerber, die nicht unter Punkt 1 fallen, müssen ein Orientierungs- und Auswahlverfahren absolvieren. Dieses erfolgt auf Grundlage der eingereichten Bewerbungsunterlagen. Es wird eine Gesamtnote gebildet, die sich wie folgt ergibt:
- Abschlussnote des Bachelor-Studiums (40% der Gesamtnote) und
- einer curriculare Analyse (60% der Gesamtnote), in der die Inhalte des vorangegangenen Studiums sowie einschlägige praktische Erfahrungen geprüft werden.Weitere Nachweise, Tests, Aufsätze oder Gespräche werden nicht verlangt.
Bewerbende, die mindestens eine Gesamtnote von 2,0 erreichen, haben das Orientierungs- und Auswahlverfahren erfolgreich absolviert und erhalten eine Zulassung zu diesem Studiengang.
Bewerbende mit einer Gesamtnote besser als 2,5 erhalten eine Zulassung in Abhängigkeit der maximalen Anzahl der für das erste Semester aufzunehmenden Studierenden.Bitte beachte die Satzung für Internationale Orientierungs- und Auswahlverfahren sowie die für diesen Masterstudiengang gewählten Verfahrenselemente.
Blick in die Labore
Wie sind die Anforderungen an die englische Sprache?
Da der Studiengang vollständig auf Englisch unterrichtet wird, ist die Beherrschung der englischen Sprache erforderlich und muss nachgewiesen werden. Wenn deine Unterrichtssprache (MOI) im Grundstudium Englisch war, musst du keinen zusätzlichen Nachweis über Englischkenntnisse erbringen. Wenn deine MOI im Studium nicht Englisch war, musst du IELTS-, Cambridge-, TOEFL- oder ähnliche Zertifikate vorlegen.
Muss ich Deutsch lernen?
Studierenden wird jedoch empfohlen, parallel zum Studium Deutsch zu lernen, da dies bei der Arbeitssuche nach dem Abschluss von Vorteil ist. Deutschkurse werden als allgemeines Wahlpflichtmodul angeboten.
Gibt es Stipendien?
Es gibt verschiedene Stipendien für immatrikulierte Studierende, wie z.B. das Deutschlandstipendium. Für bestimmte Stipendien müssen sich alle Studierenden selbst bewerben und beantragen. Die meisten Stipendienprogramme sind leistungsabhängig (Noten, ehrenamtliche Arbeit usw.). Die wirtschaftliche Situation der Bewerber wird in der Regel nicht berücksichtigt. Für viele Stipendien wird ein bestimmtes Niveau an Deutschkenntnissen (mindestens B2) vorausgesetzt.
Ist es möglich, sich online anzumelden?
Die Immatrikulation kann aus der Ferne erfolgen. Die Immatrikulation muss innerhalb der ersten 4 Wochen des Semesters erfolgen.
Ist es möglich, Kurse online zu belegen, oder ist es möglich, die Zulassung auf ein späteres Semester zu verschieben?
Wir bieten keine Online-Kurse an. Für die meisten Kurse sind alle Materialien online zum Selbststudium verfügbar. Einige Module erfordern eine physische Anwesenheit.
Es ist nicht möglich, deine Zulassung auf ein späteres Semester zu verschieben. Sobald du das Immatrikulationsverfahren abgeschlossen haben, bist du vollwertige/r Studierende/r der THI, unabhängig davon, ob du dich physisch in Ingolstadt aufhältst oder Kurse besuchst.
Um die Prüfungen ablegen zu können, musst du in Ingolstadt anwesend sein. Bitte beachte, dass sich die Studienzeit nicht verlängert, wenn du nach der Immatrikulation nicht in Ingolstadt zu Vorlesungen oder Prüfungen erscheinen kannst.
Wie kann ich ein duales Studium absolvieren?
Wenn du dich für unseren Studiengang AI Engineering of Autonomous Systems bewirbst und gleichzeitig in einem Unternehmen arbeiten möchtest, bewirb dich bitte bei einem Unternehmen in der Nähe von Ingolstadt, das den gleichen Schwerpunkt wie unser Studiengang hat. Eine Liste mit möglichen Unternehmen liegt uns noch nicht vor.
Alle relevanten Informationen findest du auf der folgenden Seite: Duales Studium (THI).
Können Sie mir helfen, eine Unterkunft in Ingolstadt zu finden?
Leider kann dir weder der Studiengangleiter, noch die Fakultät bei der Suche nach einer Unterkunft helfen.
Noch Fragen?
Du hast Fragen zu Bewerbung, Zulassung, Einschreibung, Studienfinanzierung, Wohnen oder anderen allgemeinen Themen? Dann nutze bitte unser Kontaktformular und wähle das passende Anliegen aus. So landet deine Anfrage direkt bei den zuständigen Ansprechpartnerinnen und Ansprechpartnern und kann schnell und gezielt beantwortet werden.
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Automatisiertes Fahren und Fahrzeugsicherheit
Master of Engineering (M. Eng.)
Autonome Fahrzeuge und selbstfahrende Autos sind die Zukunft auf Deutschlands Straßen. Die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer steht dabei an erster Stelle. In diesem Masterstudium vertiefst Du Kenntnisse in Informatik und Ingenieurwissenschaften an einer der forschungsstärksten Hochschulen Bayerns.
Zum Studiengang -
Robotik und autonome Systeme
Bachelor of Engineering (B. Eng.)
Autonom, mobil, intelligent: Roboter bringen viele Abläufe in der Produktion auf ein neues Level. In Verbindung mit KI-Anwendungen werden sie alltagstauglich. Entwickle die neuesten Generationen mit: Studiere im Bachelor Robotik und autonome Systeme im Herzen der Industrieregion Bayerns.
Zum Studiengang -
Intelligent Aerial Systems
Master of Engineering (M. Eng.)
Unbemannte Flugsysteme verbinden Luftfahrttechnik, Autonomie und Künstliche Intelligenz. Der englischsprachige Master behandelt Flugmechanik, Sensorik, Navigation, Regelung und intelligente Missionsplanung. Im Fokus stehen die Entwicklung, Integration und sichere Nutzung autonomer Luftfahrtsysteme für anspruchsvolle Anwendungen.
Zum Studiengang