MSc Data Science und KI für wettbewerbsfähige Fertigung
EIT Manufacturing – Masters
Schlüsselinformation
Ort auswählen
Campus-Standort
Milan, Italien
Sprachen
Englisch
Studienformat
Auf dem Campus
Dauer
2 Jahre
Tempo
Vollzeit
Studiengebühren
EUR 15.000 / per year *
Bewerbungsschluss
31 Mar 2024
frühestes Startdatum
Sep 2024
* NICHT EU/EFTA| EU-Studierende: 8000 € pro Jahr
Einführung
Der MSc in Data Science und AI for Competitive Manufacturing ist ein weltweit anerkannter dualer Studiengang, der von EIT und EIT Manufacturing unterstützt wird. Dieses einzigartige Programm integriert Fertigungswissenschaft, Informations- und Kommunikationstechnologie, einschließlich der Nutzung und Einführung fortschrittlicher digitaler Lösungen und Plattformen, in ein zusammenhängendes Bildungserlebnis, ergänzt durch einen speziellen Studiengang in Innovation und Unternehmertum.
Der Lehrplan dieses Programms ist sorgfältig so konzipiert, dass er eine reichhaltige Mischung aus Fertigungswissenschaften und modernster Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) umfasst. Diese Fusion vermittelt den Studierenden ein ganzheitliches Verständnis dafür, wie Technologie den Bereich der Fertigung verändert. Hier sind die wichtigsten Bestandteile des Lehrplans:
- Fertigungswissenschaft: Die Studierenden befassen sich mit den Grundlagen der Fertigung, einschließlich der Physik von Geräten und Prozessen. Dieses Wissen bildet das Rückgrat ihres Verständnisses darüber, wie Dinge hergestellt werden und wie Herstellungsprozesse funktionieren.
- Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT): Das Programm integriert die neuesten IKT-Trends und konzentriert sich auf die Anwendung und Einführung fortschrittlicher digitaler Lösungen und Plattformen. Dieser Aspekt des Lehrplans befähigt Studierende, Technologie zur Verbesserung von Herstellungsprozessen zu nutzen.
- Modellierung und Simulation: Die Studierenden lernen, virtuelle Darstellungen von Fertigungsprozessen und -systemen zu erstellen. Dies ist entscheidend für das Testen und Optimieren von Produktionsabläufen ohne physische Prototypen und führt zu Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen.
- Virtuelles Prototyping: Durch virtuelles Prototyping können Studierende Produktmodelle in einer digitalen Umgebung entwerfen, testen und verfeinern und so eine schnellere und kostengünstigere Produktentwicklung ermöglichen.
- Service- und Systemtechnik: In diesem Bereich liegt der Schwerpunkt auf der Integration und Optimierung komplexer Systeme und Dienste. Die Absolventen sind in der Lage, Systeme zu entwerfen und zu verwalten, die effizient, anpassungsfähig und nachhaltig sind.
- Maschinelles Lernen: Durch die Einbindung von maschinellem Lernen erlangen Studierende die Fähigkeit, Algorithmen zu entwickeln, die es Maschinen und Systemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Dies ist insbesondere für die Automatisierung von Fertigungsprozessen und die vorausschauende Wartung relevant.
- Data Mining: Data-Mining-Fähigkeiten ermöglichen es den Studierenden, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen, die zur Optimierung von Herstellungsprozessen, zur Verbesserung der Qualitätskontrolle und zum Treffen fundierter Entscheidungen eingesetzt werden können.
Im Wesentlichen vermittelt dieses Programm den Studierenden multidisziplinäre Fähigkeiten, die das Spektrum der traditionellen Fertigungswissenschaft bis hin zu den neuesten Fortschritten in der IKT umfassen. Sie sind nicht nur mit den Prinzipien der Herstellung vertraut, sondern beherrschen auch die Anwendung von Technologie, um Produktionsprozesse effizienter, nachhaltiger und anpassungsfähiger zu gestalten. Diese breite Wissensbasis befähigt Absolventen, sich realen Herausforderungen in der Fertigung zu stellen und zur Entwicklung innovativer Lösungen in einer Zeit sich schnell entwickelnder Technologie beizutragen.
Nach Abschluss des MSc in Data Science und AI für ein Competitive Manufacturing-Programm sind Studierende in der Lage:
- Verfügen Sie über ein umfassendes Verständnis von Theorien und Konzepten im Zusammenhang mit Informationssystemmanagement, digitaler Überwachung und digitaler Sicherheit.
- Wenden Sie Ihr erworbenes Fachwissen in Datenwissenschaft und KI an, um digitale Fertigungssysteme und -dienstleistungen zu innovieren und zu verbessern und so zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit beizutragen.
- Beteiligen Sie sich an der unabhängigen und kreativen Lösung strategischer Probleme, mit einem starken Engagement für die Bewältigung fertigungsbezogener Herausforderungen auf eine Weise, die mit einer nachhaltigen sozialen Entwicklung im Einklang steht.
- Zeigen Sie die Fähigkeit zu innovativem Denken, das über traditionelle Disziplingrenzen hinausgeht und neue Lösungen für reale Probleme in den Bereichen Datenwissenschaft, KI und Fertigung bietet.
- Entwickeln Sie die Fähigkeiten, Pläne zu formulieren und Entscheidungen mit einem ausgeprägten Bewusstsein für ihre zukünftigen Auswirkungen aus wissenschaftlicher, ethischer und gesellschaftlicher Perspektive zu treffen.
- Verwandeln Sie Innovationen in diesem Bereich in tragfähige und erfolgreiche Geschäftslösungen und fördern Sie unternehmerisches Denken.
- Arbeiten Sie effektiv in kleinen Teams und in unterschiedlichen Kontexten zusammen, berücksichtigen Sie dabei alle relevanten Faktoren und zeigen Sie ausgeprägte Entscheidungs- und Führungsqualitäten.
Das EIT-Label-Zertifikat
Alle EIT Manufacturing Master-Studiengänge werden vom Europäischen Institut für Innovation und Technologie (EIT) ausgezeichnet. Das EIT-Label ist ein Qualitäts- und Exzellenzzertifikat für Bildungsprogramme, die sich auf Innovation, Unternehmertum, Kreativität und Führung konzentrieren. EIT-gekennzeichnete Abschlüsse fördern innovative Pädagogiken und beinhalten obligatorische Mobilitätsprogramme für Studierende.
InternationalisierungProgrammProgrammgeografischeErfüllung
Bei dem Programm handelt es sich um ein Doppelabschlussprogramm (mit einem Abschluss in Ingenieurwissenschaften und einem Abschluss in IKT) mit integrierter, obligatorischer geografischer Mobilität. Das bedeutet, dass Sie an zwei europäischen Universitäten in zwei verschiedenen Ländern studieren, die mit EIT Manufacturing kooperieren. Bei Erfüllung aller Studienvoraussetzungen erhalten Studierende zwei Abschlüsse: einen von der Eingangsuniversität und einen weiteren von der Ausgangsuniversität.
Galerie
Admissions
Stipendien und Finanzierung
Leistungsbezogen und 2000€ als Mobilitätsstipendium
Lehrplan
Im ersten Jahr ihres Programms müssen die Studierenden 40–50 ECTS-Credits in technischen Kursen und zusätzlich 10–20 ECTS-Credits in Kursen mit Bezug zu Innovation und Unternehmertum absolvieren, was insgesamt 60 ECTS-Credits ergibt. Im Folgejahr umfasst das Curriculum 10–20 ECTS-Credits in technischen Kursen, weitere 10–20 ECTS-Credits in Innovations- und Entrepreneurship-Kursen sowie beachtliche 30 ECTS-Credits für die Masterarbeit, was insgesamt 60 ECTS-Credits ergibt.
1. Jahr ECN
- Diskrete Ereignissimulation: 4 ECTS
- Einführung in Optimierungsmethoden: 4 ECTS
- Produktionsmanagement: 4 ECTS
- Statistik und Datenanalyse: 4 ECTS
- Enterprise 4.0-Prozesse: 4 ECTS
- Einführung in Informationssysteme: 4 ECTS
- Operationsforschung: 4 ECTS
- Grundlagen der Informatik und Mathematik: 3 ECTS
- Unternehmensmodellierung: 4 ECTS
- Strategisches Management nachhaltiger Unternehmen: 4 ECTC
- Einführung in die Forschung: 4 ECTS
- I&E-Projektmanagement: 4 ECTS
- Finanzielle und wirtschaftliche Aspekte für das Wirtschaftsingenieurwesen: 4 ECTS
- Innovationstechnik: 4 ECTS
- Weitere Pflichtsprachkurse: 2 ECTS
- Pflichtsprachkurs: 2 ECTS
2. Jahr Trient
- Maschinelles Lernen: 6 ECTS
- Data Mining: 6 ECTS
- Hochdurchsatzrechnen für Data Science: 6 ECTS
- Einführung in die Computer- und Netzwerksicherheit: 6 ECTS
- Roboterplanung und ihre Anwendung: 6 ECTS
- Multisensorische interaktive Systeme: 6 ECTS
- Softwareentwicklung für kollaborative Robotik: 6 ECTS
- Service Design und Engineering: 6 ECTS
- Innovations- und Unternehmertumsstudien in IKT (Kern): 6 ECTS
- KI und Innovation: 6 ECTS
1. Jahr SUPSI
- Prädiktive Modellierung: 3 ECTS
- Maschinelles Lernen: 3 ECTS (ausgewählt aus 4)
- Multiagentensysteme: 3 ECTS (ausgewählt aus 4)
- Kausale KI: 3 ECTS
- Datenanalyse und -klassifizierung: 3 ECTS
- Fortgeschrittenes Datenmanagement – Nicht-Standard-Datenbanksysteme: 3 ECTS
- Qualitäts- und Risikomanagement: 3 ECTS
- Virtuelle Umgebungen: 9 ECTS
- Qualitäts- und Risikomanagement (CM_QRM) 3 ECTS
- Deep Learning Lab 3 ECTS
- Fortgeschrittene probabilistische Modellierung (MC_APM) 6 ECTS
- Maschinelles Lernen in Computer Vision (TSM_CompVis) 3 ECTS
- Projekt in Datenwissenschaft, angewendet auf die Fertigung. 10 ECTS
- Innovation und Lean (CM_InnoLEAN) 3 ECTS
- Zentral organisierte Sommerschule 5 ECTS
UCD im 1. Jahr
- Computational Continuum Mechanics II: 5 ECTS
- Computational Continuum Mechanics I: 5 ECTS
- Systemanalyse und -verbesserung (EITM): 5 ECTS
- Fortgeschrittene Polymertechnik: 5 ECTS
- Fortgeschrittene Metallverarbeitung: 5 ECTS
- Fertigungstechnik II: 5 ECTS
- Technische Entscheidungsunterstützungssysteme: 5 ECTS
- Zentral organisierte Sommerschule: 5 ECTS
2. Jahr UNITN
- Maschinelles Lernen: 6 ECTS
- Data Mining: 6 ECTS
- Softwareentwicklung für kollaborative Robotik: 6 ECTS
- Innovations- und Unternehmertumsstudien in IKT (Kern): 6 ECTS
- KI und Innovation: 6 ECTS
- Projektkurs: 6 ECTS
- Masterarbeit (einschließlich Praktikum) (Kern): 30 ECTS
Programmergebnis
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Programms wird den Studierenden der Abschluss „Master of Science (Technologie)“ verliehen, der sie mit einer soliden akademischen Grundlage ausstattet, um weiterführende Studien auf Doktorandenebene zu absolvieren oder sich Postdoktorandenstellen an der EIT Manufacturing Doctoral School oder international zu sichern.
Unabhängig davon, ob Sie eine fortgeschrittene Forschung oder internationale Karriereaussichten anstreben, vermittelt dieser Abschluss Einzelpersonen das nötige Fachwissen und die nötigen Qualifikationen, um in den von ihnen gewählten Bereichen hervorragende Leistungen zu erbringen.