- Regelstudienzeit für diesen Master nur 12 oder 24 Monate, Teilzeitstudium möglich
- interessante Vertiefungen, etwa zum AI Specialist oder zum UI/UX Expert
- innovatives Lernkonzept mit IU Learn-App und digitalen Lehrveranstaltungen
- vollständig englischsprachiges Fernstudium
Das sind die Zulassungsvoraussetzungen für das Masterprogramm Artificial Intelligence

Den Master Artificial Intelligence bieten wir in 2 Varianten an: die verkürzte 60-ECTS-Variante dauert im Vollzeitstudium 2 Semester. Die 120 ECTS-Variante dauert im Vollzeitstudium 4 Semester.
Für die 120-ECTS-Variante in 4 Semestern gelten diese Voraussetzungen:
- Sie haben einen ersten Studienabschluss mit einer Abschlussnote von mindestens „befriedigend“ in Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft oder Technik.
Darüber hinaus können Sie auch ohne Bachelorabschluss ins Masterstudium einsteigen. Details zum Master ohne Bachelor an der IU finden Sie hier: Master ohne Bachelor an der IU: So funktioniert die Zulassung ins Fernstudium Master for Professionals.
Für die verkürzte 60-ECTS-Variante gelten diese Voraussetzungen:
- Umfasst Ihr erster Studienabschluss 180 ECTS, belegen Sie Kurse im Umfang von 30 ECTS nach und weisen mindestens 1 Jahr einschlägige Berufserfahrung nach. Alternativ weisen Sie mindestens 2 Jahre einschlägige Berufserfahrung nach.
- Umfasst Ihr Abschluss 210 ECTS, weisen Sie mindestens 1 Jahr qualifizierte Berufserfahrung nach. Die Berufserfahrung haben Sie im Anschluss an Ihr Studium gesammelt.
- Umfasst Ihr Abschluss 240 ECTS, was bei vielen Diplomabschlüssen der Fall ist, weisen Sie zusätzlich zum Abschluss 1 Jahr qualifizierte Berufserfahrung nach.
- Außerdem brauchen Sie Vorkenntnisse aus den Bereichen „Advanced Mathematics“, „Advanced Statistics" und „Programming with Python“. Sie können diese Kurse vor Studienantritt kostenfrei an der IU absolvieren. Alternativ weisen Sie vergleichbares Vorwissen nach.
Zusätzlich müssen Sie Ihre Englischkenntnisse nachweisen. Diese können Sie beispielsweise über einen TOEFL (mindestens 80 Punkte), per IELTS (mindestens Level 6), über einen bestandenen Duolingo Englisch-Test (mindestens 105 Punkte), über ein Cambridge-Zertifikat (mindestens Gesamtnote B) oder einen gleichwertigen Nachweis belegen. Alternativ können Sie kostenfrei einen Englischkurs direkt an der IU Internationalen Hochschule absolvieren.

Studieninhalte & Module: Das ist der Studienablaufplan im Master Artificial Intelligence
Das Masterstudium an der IU Internationalen Hochschule ist modular aufgebaut. Ein Modul umfasst in der Regel 5 Leistungspunkte (ECTS) und schließt mit einer Prüfungsableistung ab, etwa mit einer Klausur oder einer schriftlichen Ausarbeitung. So absolvieren Sie Ihren Master Stück für Stück – und bestimmen sogar weitgehend selbst, wann Sie welches Modul absolvieren möchten.
In der 60-ECTS-Variante können Sie Ihren Studienplan im Vollzeitstudium beispielsweise wie folgt aufbauen:
- 1. Semester: Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Inference and Causality, Elective A
- 2. Semester: Elective B (Computer Vision and NLP, Advanced Robotics 4.0, Applied Autonomous Driving), Seminar: Current Topics in AI, Master Thesis
Das erste Vertiefungsmodul wählen Sie aus diesen Themen: Applied Autonomous Driving, Foundational Computer Vision, Artificial Intelligence in FinTech, AI in Healthcare and Medical Imaging, Natural Language Processing and Voice Assistants, Industrial AI, Artificial Intelligence in Supply Chain Management, AI in E-Commerce, Marketing and Demand Forecast, AI in Healthcare and Medical NLP, AI in Healthcare and Medical Robotics, AI in E-Commerce, Marketing and Analytics, AI in E-Commerce and Customer-centric Marketing, Industrial Production Systems, Computer Vision for Production Systems, NLP and its Application in Education, NLP and its Application for Accessibility.
Ihr zweites Vertiefungsmodul wählen Sie aus diesen Themen: Functional Security and Computer Vision for Autonomous Systems, Cognitive Computer Vision, Robo Advisory and AI in FinTech, Medical NLP and Medical Robotics, NLP and Innovative Technologies in Education, Industrial Automation and Computer Vision for Autonomous Systems, AI and its Application in Demand Forecast and Procurement, AI for Analytics, Personalization and Recommender Systems, Computer Vision and NLP, Advanced Robotics, Computer Vision Essentials.
In der 120-ECTS-Variante könnten Sie Ihr Curriculum im Vollzeitstudium wie folgt aufbauen:
- 1. Semester: Artificial Intelligence, Programming with Python, Advanced Mathematics, Advanced Statistics, Machine Learning, Project: AI Use Case
- 2. Semester: Advanced Research Methods, Deep Learning, Continual Learning with Neural Networks, Seminar: AI and Society, Electives A
- 3. Semester: Electives B, Electives C (Internship or modules to choose)
- 4. Semester: Master Thesis
In der 120-ECTS-Variante wählen Sie insgesamt 2 vertiefende Fächer nach Ihren Interessen.
Das erste Vertiefungsmodul wählen Sie aus diesen Themen: Software Engineering for Data Intensive Sciences, NLP and Computer Vision, Reinforcement Learning, Inference and Causality, Explainable and Interpretable Machine Learning Models, Seminar: Current Topics in AI, Natural Language Processing, Project: Prompt Engineering, Voice Assistants, Image Processing and Low Level Vision, Mid-Level Vision and Video, Project: Generative Deep Learning, Concepts of FinTechs and Artificial Intelligence, Corporate Governance of IT, Compliance, and Law.
Ihr zweites Vertiefungsmodul wählen Sie aus diesen Themen: Fraud Detection FinTechs, AI in Production, Project: Industrial Internet of Things, Introduction to AI in E-Commerce and Marketing, Corporate Governance of IT, Compliance, and Law, AI in Marketing and Analytics, Personalization and Recommender Systems, Demand Forecast and Inventory Control, Artificial Intelligence in Procurement, Concepts of Artificial Intelligence in Supply Chain Management, Multi-Agent Systems, Robo Advisory, NLP in Education, NLP for Accessibility, AI in Healthcare, AI in Medical Imaging and Diagnostics, Medical NLP, Medical Robotics and Devices, High-Level Vision, Project: Computer Vision, Industrial and Mobile Robots, Project: Collaborative Robotics, Architectures of Self-Driving Vehicles, Case Study: Localization, Motion Planning and Sensor Fusion, Functional Security, Computer Vision for Autonomous Systems, Modeling in Automation Engineering, Advanced NLP and Computer Vision, Project: NLP and Computer Vision, Data Engineering, Project: Data Engineering, IT Project Management, Project: Technical Project Planning, User Interface and Experience, Project: Human Computer Interaction, International IT Law, Seminar: Legal Framework for IT-Security
Als Wahlmodul C wählen Sie entweder Internship: Master AI, Machine Learning and Data Science oder Project: Start Up Lab, Case Study: Model Engineering, Use Case and Evaluation.
Studienkonzept: So funktioniert das berufsbegleitende Studium Artificial Intelligence an der IU

Das Onlinestudium Artificial Intelligence an der IU Internationalen Hochschule passen Sie flexibel so an Ihr Leben und an Ihren Alltag an, wie es am besten zu Ihnen passt. Beispielsweise entscheiden Sie sich für eines von 3 Studienmodellen: Im Vollzeitstudium brauchen Sie bis zum Master-Abschluss insgesamt 2 Semester bzw. 4 Semester, je nach Studienvariante. Im Teilzeitstudium I studieren Sie bis zum Abschluss 3 bzw. 6 Semester. Oder Sie entscheiden sich für das Teilzeitstudium II und lassen sich bis zum Master 4 bzw. 8 Semester Zeit.
Studienunterlagen an der IU erhalten Sie mit jeder Modulbelegung als gedruckte Studienhefte. Alle Unterlagen liegen Ihnen natürlich auch digital vor. Die IU Interactive Books sind innovative Lernskripte, die angereichert werden mit Videoclips sowie Quizfragen am Ende einer Lektion. Ergänzt werden die Studienunterlagen je nach Modul durch Podcasts, Live-Tutorien und Videoncontent in Form von sogenannten Shortcasts. Auf die IU Interactive Books haben Sie Zugriff über die praktische Learn-App der IU.
In vielen Modulen werden außerdem virtuelle Lehrveranstaltungen angeboten, durch die Sie in interaktiven Austausch mit Ihren Kommilitonen und Dozenten treten.
Besonders praktisch und flexibel: Die Möglichkeit, Modulprüfungen in Form von Onlineklausuren zu absolvieren. Eine Onlineklausur können Sie an 7 Tagen die Woche rund um die Uhr schreiben – und zwar dann, wenn Sie sich optimal für die Klausur beispielsweise in Baukonstruktion vorbereitet fühlen. Außerdem betreiben wir etwa 40 Klausurzentren in Deutschland, Österreich und der Schweiz, an denen Sie Ihre Prüfungen auch ganz klassisch vor Ort schreiben können.

Erfahrungen & Bewertungen
Bewertungen, auf die man sich verlassen kann. Teile deine Erfahrungen im Fernstudium – ganz ohne Gegenleistung. Für mehr Transparenz und bessere Entscheidungen.
👉 Jetzt ehrlich bewertenDer Masterstudiengang Artificial Intelligence (M.Sc.) an der IU Internationalen Hochschule wird von den meisten Studierenden insgesamt positiv eingeschätzt, wenngleich derzeit auch nur wenige Bewertungen zum Studiengang online zu finden sind. Studierende loben vor allem die hohe Flexibilität des Fernstudiums und die aktuellen, praxisnahen Studieninhalte. Gleichzeitig werden aber auch Kritikpunkte deutlich: Genannt werden technische Probleme mit dem Online-Campus und teils unzureichende Betreuung bzw. organisatorische Mängel. Insgesamt zeichnen die Erfahrungsberichte ein gemischtes Bild mit zahlreichen Stärken, aber auch Bereichen, in denen Verbesserungspotenzial besteht.
Studieninhalte: Die inhaltliche Qualität des Masterprogramms wird überwiegend sehr positiv bewertet. Viele beschreiben die Module als anspruchsvoll und gut aufbereitet. Die Themen gelten als hochaktuell im KI-Bereich und das Studium ist stark praxisorientiert aufgebaut. Die bereitgestellten Studienmaterialien – insbesondere Skripte – ermöglichen einen schnellen Überblick und werden als umfangreich und hilfreich gelobt. Eine große Online-Bibliothek steht für die Vertiefung zur Verfügung. Einige Absolventen berichten, dass für den vollen Lernerfolg auch eigene Recherchen und Lektüre nötig sind. Insgesamt wird die inhaltliche Qualität mit universitärer Lehre vergleichbar genannt. Kritik gibt es vereinzelt dahingehend, dass noch mehr Tiefe wünschenswert wäre – beispielsweise mehr praktische Arbeit mit gängigen KI-Programmierbibliotheken. Diese Anmerkungen deuten darauf hin, dass das Studium eine breite Einführung bietet, aber Spezialisten ggf. zusätzlichen Tiefgang suchen.
Betreuung durch Lehrkräfte: Die fachliche Betreuung und der Kontakt zu Dozenten werden unterschiedlich erlebt. Viele Studierende berichten von kompetenten, hilfsbereiten Professoren und Tutoren. Die Dozierenden werden als qualifiziert beschrieben und beantworten Fragen fundiert. Auch das Mentoring durch die Hochschule stößt auf Lob. Zudem wird die organisatorische Betreuung oft als schnell und zuverlässig bezeichnet. Negative Erfahrungen gibt es jedoch auch: Insbesondere wird kritisiert, dass die Interaktion mit Dozenten mitunter zu kurz kommt. Einige Fernstudierende fühlen sich auf sich allein gestellt, da Rückmeldungen vom Support teils lange auf sich warten lassen. Auch der Austausch unter Kommilitonen ist relativ gering, was das Gemeinschaftsgefühl einschränkt. Zwar existieren Gruppen, jedoch finden viele dort kaum Aktivität oder Unterstützung durch Dozierende.
Online-Campus & Technik: Die digitale Lernplattform sowie verschiedene Onlinetools sind ein zentrales Element des IU-Fernstudiums. Hierzu fallen die Bewertungen gemischt aus. Positiv wird vermerkt, dass die Plattform insgesamt einen guten Überblick über Studienfortschritt und Organisation bietet. Einige berichten, der Online-Campus laufe stabil. Allerdings werden auch technische Schwächen deutlich: Die Oberfläche wird teilweise als inkonsistent und unübersichtlich beschrieben. Integrierte Tools empfinden manche als kompliziert und wenig durchdacht. Bugs und Schnittstellenprobleme führen teils zu Verzögerungen bei der Benotung oder Sperren bei der Kursanmeldung. Solche Probleme erfordern zeitaufwändigen Kontakt mit dem Support. Insgesamt bietet die digitale Infrastruktur zwar viele Funktionen, ist in der Praxis aber teils verbesserungswürdig.
Seminare und Online-Tutorien: Die Live-Online-Seminare werden von vielen als sehr hilfreich empfunden. Studierende loben, dass diese inhaltlich hochwertig sind und die Möglichkeit bieten, Fragen direkt mit Dozenten zu klären. Auch die Interaktion mit Mitstudierenden kommt teilweise zustande. Dennoch bleibt der Kontakt außerhalb dieser Sessions gering. Einige wünschen sich häufigere Tutorien oder Workshops. Ohne eigene Initiative bleibt die Kommunikation unter den Studierenden eher sporadisch. Insgesamt werden die Seminare qualitativ geschätzt, doch Umfang und Reichweite könnten ausgebaut werden.
Flexibilität: Nahezu einhellig hervorgerufen wird die herausragende Flexibilität des IU-Fernstudiums. Dies gilt als größter Pluspunkt des Programms. Studierende betonen, dass sie Studium, Beruf und Privatleben durch das flexible Zeitmodell optimal vereinbaren können. Es gibt keine starren Semesterzeiten, und das Lerntempo ist individuell anpassbar. Diese Flexibilität wird insbesondere von berufstätigen oder familientätigen Studierenden als unschlagbarer Vorteil empfunden. Die Kehrseite ist, dass Selbstdisziplin erforderlich ist. Für gut motivierte Personen stellt das IU-Modell jedoch eine höchst zufriedenstellende Studienerfahrung dar.
Preis-Leistungs-Verhältnis: Bei den Studiengebühren und dem empfundenen Gegenwert gibt es geteilte Meinungen. Einige halten die Kosten für relativ hoch. Kritisch wird angemerkt, dass man viel selbstständig erarbeiten müsse und der persönliche Aufwand der Hochschule vergleichsweise gering sei. Dem gegenüber steht die Sicht vieler, dass das Studium seinen Preis wert ist: Die gebotene Qualität und Karrierevorteile rechtfertigten die Kosten. Besonders zufriedene Absolventen sehen den persönlichen Nutzen klar im Vordergrund. Insgesamt hängt die Beurteilung stark von den Erwartungen und der finanziellen Situation ab – während einige das Studium als kostspielig kritisieren, empfinden andere das Gebotene als preiswert.
Disclaimer: Diese redaktionelle Bewertung basiert auf einer Analyse von öffentlich zugänglichen Bewertungen, Erfahrungsberichten und Meinungen aus verschiedenen Quellen. Die Zusammenfassung stellt eine objektive und sachliche Darstellung der häufigsten positiven und negativen Aspekte dar, wie sie von aktuellen und ehemaligen Studierenden berichtet wurden. Sie erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit oder absolute Richtigkeit. Individuelle Erfahrungen können variieren, und es wird empfohlen, sich zusätzlich eigenständig zu informieren, bevor eine Studienentscheidung getroffen wird.
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