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Denov Institut für Unternehmertum und Pädagogik

Künstliche Intelligenz

Bachelor Vollzeit 4 Jahre

Über den Studiengang

FAKULTÄT FÜR UNTERNEHMERTUM UND MANAGEMENT

60610500 – Künstliche Intelligenz

Studierende dieser Fachrichtung erlernen Englisch auf hohem Niveau. Zusätzlich können sie wahlweise Französisch oder Deutsch als zweite Fremdsprache wählen.

Kreditpunkte Gesamtstunden Präsenzstunden Kursarbeit Fachpraktikum Selbststudium Gesamt
          Vorlesung Übung
240 7200 3150 1398 1392 240 120

Die beruflichen Tätigkeitsbereiche im Bereich Künstliche Intelligenz umfassen die Lösung komplexer Aufgaben im Bereich der künstlichen Intelligenz und digitaler Technologien in staatlichen und nichtstaatlichen Unternehmen, Organisationen, Einrichtungen sowie staatlichen Verwaltungsorganen, sowie das gesamte Spektrum beruflicher Bereiche im Zusammenhang mit Forschungstätigkeiten an der Akademie der Wissenschaften der Republik Usbekistan sowie den zugehörigen Forschungsinstituten, Forschungszentren und Forschungs-Produktions-Verbänden.

Im 1. Studienjahr werden alle im Curriculum vorgesehenen Fächer auf Usbekisch unterrichtet.

Das Fachpraktikum dient der Festigung theoretischer Kenntnisse in allgemeinberuflichen und fachspezifischen Disziplinen, deren Verknüpfung mit praktischen (produktionsbezogenen) Prozessen sowie der Ausbildung entsprechender praktischer Fertigkeiten, Kompetenzen und Qualifikationen.

Nach erfolgreichem Abschluss des 4-jährigen Studiums wird die Qualifikation „Ingenieur für Künstliche Intelligenz" verliehen.

1 Kreditpunkt entspricht 30 akademischen Stunden.

Der GPA-Wert wird jährlich in der dritten Augustwoche ermittelt.

Der Block der Wahlfächer wird durch Beschluss des Hochschulrats auf Grundlage eines Fächerkomplexes festgelegt, der die Flexibilität und Mobilität der Studierenden entsprechend den Anforderungen des Arbeitsmarktes und der Arbeitgeber gewährleistet.

Bei der Erstellung des Arbeitscurriculums auf Basis des Studienplans ist es zulässig – unter Beibehaltung des wöchentlichen Arbeitsumfangs der Studierenden – den Umfang der Fächerblöcke um bis zu 5 % sowie den Umfang der Fächer innerhalb der Blöcke um bis zu 10 % zu verändern und den wöchentlichen Arbeitsumfang in einzelnen Semestern unter Beibehaltung des gesamten Präsenzstundenumfangs frei festzulegen.

Zum Zeitrahmen der staatlichen Abschlussprüfung gehört auch die Verteidigung der Abschlussarbeit.

Praktische Übungen in fachspezifischen Disziplinen, die im Curriculum enthalten sind, werden in allgemeinbildenden Sekundarschuleinrichtungen durchgeführt.

Zur Gewährleistung der Einheit von Theorie und Praxis wird das Fachpraktikum der Studierenden in allgemeinbildenden Sekundarschuleinrichtungen durchgeführt.

Sport und Leibeserziehung wird als Wahlfach auf Basis der freiwilligen Wahl von Sportsektionen durch die Studierenden organisiert.

Kursarbeiten werden im Rahmen der für das jeweilige Fach vorgesehenen Selbststudienstunden auf Basis von 1 Kreditpunkt durchgeführt.

Bestandteile des Bildungsprozesses

Bestandteil Anzahl der Wochen Semester
Theoretischer und praktischer Unterricht 105 1–7
Fachpraktikum 15 8
Prüfungen 22 1–8
Staatliche Abschlussprüfung 4 8
Ferien 54 1–8
Einführung in das Kreditpunktesystem 4 1, 2, 4, 6
Gesamt 204  

FERIENZEITEN:

1. Studienjahr:

  • Von der 5. Dezemberwoche bis zur 1. Januarwoche
  • Von der 2. Juniwoche bis September

2. Studienjahr:

  • Von der 5. Dezemberwoche bis zur 1. Januarwoche
  • Von der 1. Juliwoche bis September

3. Studienjahr:

  • Von der 5. Dezemberwoche bis zur 1. Januarwoche
  • Von der 1. Juliwoche bis September

4. Studienjahr:

  • Von der 5. Dezemberwoche bis zur 1. Januarwoche
  • Ab der 1. Juliwoche

FÄCHER

  • Neueste Geschichte Usbekistans
  • Religionswissenschaft
  • Philosophie
  • Fremdsprache 1, 2
  • Höhere Mathematik (Calculus)
  • Physik 1, 2
  • Differentialgleichungen
  • Lineare Algebra
  • Programmierung 1, 2
  • Wissenschaftliches Schreiben
  • Datenbanken
  • Grundlagen der Cybersicherheit
  • Datenstrukturen und Algorithmen
  • Elektronik und Schaltungstechnik
  • Diskrete Strukturen
  • Rechnernetze
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
  • Individuelles Projekt
  • Computer Vision
  • Neuronale Netze und Deep Learning
  • Robotik
  • Einführung in das Maschinelle Lernen
  • Signalverarbeitung
  • Natürliche Sprachverarbeitung

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