Von der Werbung im Internet bis zur personalisierten Medizin: Autonom lernende Maschinen machen nicht nur Schlagzeilen, sie prägen auch längst unseren Alltag. Ihr Einsatz lässt auf wichtige Fortschritte unter anderem in Fahrzeugsicherheit oder Krebstherapie hoffen. Das maschinelle Lernen beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten Erfahrungen sammeln und so Muster und Gesetzmäßigkeiten identifizieren.
Wenige Pflichtveranstaltungen verschaffen hohe Flexibilität
Der forschungsorientierte Studiengang ist eng an die Forschung vor Ort angebunden. Studierende können sich auf konkrete Anwendungsbereiche in der Informatik und Teilbereichen wie Computer Vision, Bioinformatik, Neurowissenschaften, Medizininformatik, Kognitionswissenschaften, Linguistik oder Robotik spezialisieren.
„Im maschinellen Lernen entwickeln sich die Dinge gerade sehr schnell. Ein heute vielversprechender Ansatz kann morgen schon passé sein“, meint die Informatikerin Ulrike von Luxburg. Der Studiengang werde daher so flexibel wie möglich gestaltet: „Es gibt nur wenige Pflichtveranstaltungen, Studierende können ihre Schwerpunkte frei setzen.“ Zudem können sie auch überfachliche Qualifikationen erwerben, etwa durch Vorlesungen in Jura, Philosophie oder Ethik.
Grundkenntnisse in Mathematik und Englisch erforderlich
Als eine der Sprecherinnen des neuen Exzellenzclusters Maschinelles Lernen: Neue Perspektiven für die Wissenschaft hat Luxburg gemeinsam mit ihren Kollegen Matthias Hein, Philipp Hennig und Kay Nieselt das Lehrangebot in Form eines Masterstudiengangs gebündelt. „Wir wollen Fachleute ausbilden, die nicht nur die Chancen der neuen Technologien, sondern auch ihre Risiken verstehen, bedenken, und minimieren können“, sagt Hennig. „Intelligente Maschinen werden die Welt verändern. Diesen Prozess dürfen wir nicht anderen überlassen. Unsere Studierenden sollen den Anspruch haben, ihn selber zum Guten mit zu gestalten.“
Voraussetzung für Studierende sei ein gutes mathematisches Grundlagenwissen, erklärt Nieselt, Studiendekanin im Fachbereich Informatik. „Es ist nicht wesentlich, ob jemand einen Bachelor in Informatik, Mathematik oder Physik mitbringt. Hauptsache, die Grundlagen sind da: Programmieren, Algorithmen, Datenstrukturen und sehr viel Mathematik.“ Da alle Lehrveranstaltungen des internationalen Studienganges ausschließlich auf Englisch angeboten würden, seien entsprechende Sprachkenntnisse ebenfalls eine Zugangsvoraussetzung.
Anmeldung bis Ende April 2019 möglich
Tübingen ist einer von Deutschlands leitenden Forschungsstandorten für maschinelles Lernen; etwa 40 Prozent der deutschen Fachveröffentlichungen zu diesem Thema kommen aus der schwäbischen Universitätsstadt. Die Universität ist in diesem Rahmen auch Teil des Forschungsverbunds Cyber Valley.
Bewerbungen zum Start im Wintersemester 2019/20 sind bis 30. April 2019 möglich.
