Warum KI dual studieren?
Künstliche Intelligenz prägt schon heute, wie wir recherchieren, einkaufen, produzieren oder forschen. Ein duales KI‑Studium gibt dir zwei Dinge gleichzeitig: ein stabiles Fundament aus Mathematik, Programmierung und Datenverständnis – und Praxis in Projekten, die wirklich zählen. Du lernst nicht nur, wie Modelle funktionieren, sondern auch, wie man sie verantwortungsvoll einsetzt und skaliert.
Ablauf: 2 Tage Hochschule, 3 Tage Unternehmen
Der wöchentliche Standardrhythmus ist klar: 2 Studientage für Vorlesungen, Labore und Kolloquien; 3 Praxistage im Partnerunternehmen. So kommst du über sechs bis sieben Semester auf etwa 50 % Praxisanteil – perfekt, um vom ersten Semester an ein Portfolio aus echten Deliverables aufzubauen.
- An der Hochschule: Mathe (Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit), Programmierung (Python, NumPy, pandas), Algorithmen & Datenstrukturen, Grundlagen des maschinellen Lernens.
- Im Unternehmen: Datenquellen anbinden, Features bauen, Trainingsläufe orchestrieren, Ergebnisse dokumentieren, Modelle mittels MLOps ausrollen und überwachen.
Curriculum – von der Idee zum System
- Machine Learning & Deep Learning: Supervised/Unsupervised Learning, CNNs/RNNs, Transfer Learning, Evaluationsmetriken (Precision/Recall/F1, ROC‑AUC).
- Natural Language Processing: Tokenisierung, Embeddings, Large Language Models, Prompt‑Design & Guardrails.
- Computer Vision: Bildvorverarbeitung, Objekterkennung, Qualitätsprüfung in der Fertigung.
- Datenpipelines & ETL: sauberes Ingest, Feature Stores, Versionierung von Daten & Artefakten.
- MLOps & Deployment: Packaging (Docker), APIs (FastAPI), CI/CD, Monitoring, Drift‑Detection.
- Responsible AI: Fairness, Transparenz, Datenschutz, Modell‑ und Datenkarten.
Typische Praxisprojekte
- Chatbot/NLP‑Assistenz für den Kundenservice oder die interne Wissensbasis.
- Forecasting (z. B. Nachfrage, Auslastung, Lieferzeiten) mit erklärbaren Modellen.
- Computer‑Vision‑Prüfung zur Erkennung von Fertigungsfehlern in Echtzeit.
- RAG‑Assistent (Retrieval‑Augmented Generation), der Antworten mit Quellen belegt.
Alle Ergebnisse dokumentierst du als Portfolio (Notebook/Repo + Readme + kurze Demo). Das erhöht deine Chancen auf eine Übernahme enorm.
Gehalt & Leistungen
In KI‑Programmen erhältst du typischerweise 1.400–1.600 € brutto im Monat. Häufig kommen Lernbudgets, Hardware, ÖPNV‑Zuschüsse und die Teil‑ oder Vollübernahme von Studiengebühren hinzu. Das macht das duale KI‑Studium zu einer der attraktivsten Optionen für einen bezahlten Einstieg in Zukunftstechnologien.
Bewerbung – so fällst du positiv auf
Der ideale Zeitpunkt liegt 6–12 Monate vor Studienstart. Neben dem kurzen CV und einer klaren Motivation überzeugt ein kleiner, selbst umgesetzter Proof‑of‑Concept:
- Mini‑Projekt: z. B. ein Klassifikations‑Notebook (sauber dokumentiert: Daten, Features, Metriken, Grenzen).
- GitHub‑Readme: Screenshots, kurze Pipeline‑Skizze, „How to run“.
- Reflexion: Was würdest du als Nächstes verbessern? (Daten, Features, Modell, Evaluation)
Praxis‑Tipp: Baue dir eine wiederverwendbare Projektstruktur (Daten‑Ordner, Notebooks, src/, models/, reports/) und nutze einheitliche Namenskonventionen. Das zeigt Professionalität – lange bevor du deinen Abschluss hast.
Berufsbilder & Perspektiven
- Machine Learning Engineer: Modelle produktionsreif entwickeln, testen, deployen.
- Data Scientist: Hypothesen prüfen, Modelle bauen, Ergebnisse verständlich machen.
- MLOps Engineer: Trainings‑ & Serving‑Pipelines betreiben, Monitoring & Observability.
- AI Consultant: Fachbereiche beraten, Use‑Cases priorisieren, Roadmaps bauen.
- AI Product Owner: Anforderungen übersetzen, Wirkung messen, Verantwortung für Outcomes.
Mit wachsender Erfahrung sind Spezialisierungen in Generative AI, Reinforcement Learning, Vision oder Responsible AI möglich – sowie der Schritt in Architektur‑ und Führungsrollen.
Checkliste: Passt KI zu mir?
- Du magst Mathe, Logik und das Experimentieren mit Daten.
- Du willst, dass Modelle erklärbar und verantwortbar sind.
- Du hast Lust auf Teamarbeit – vom Data‑Ingest bis zum Go‑Live.
Fazit
Ein duales KI‑Studium macht dich zur Brückenbauer:in zwischen Forschung und Umsetzung. Du lernst, aus Daten verlässliche Entscheidungen zu bauen – und sie fair, sicher und skalierbar in Produkte zu bringen. Genau dieses Profil suchen Unternehmen heute.
Hinweis: Unsere Programme werden gemeinsam mit der accadis Hochschule Bad Homburg und Partnerunternehmen von gotoitcareer.study umgesetzt – persönliche Begleitung inklusive.