
Master of Science in Künstlicher Intelligenz
Bolivar, Vereinigte Staaten von Amerika
DAUER
1 up to 3 Years
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Vollzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
Antragsfrist beantragen
FRÜHESTES STARTDATUM
Aug 2025
AUSBILDUNGSKOSTEN
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STUDIENFORMAT
Vermischt, Fernunterricht
Einführung
Der Master of Science in Künstlicher Intelligenz bietet einen hochmodernen Lehrplan, der den Studierenden fortgeschrittene Kenntnisse und Fähigkeiten vermittelt, um sich auf dem sich schnell entwickelnden Gebiet der KI auszuzeichnen. Dieses umfassende Programm verbindet theoretische Grundlagen mit praktischen Anwendungen und deckt ein breites Spektrum an Themen ab, darunter maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Big-Data-Analytik, Cloud Computing und mobile App-Entwicklung. Die Studierenden erlangen Kenntnisse in hochmodernen Tools und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, Apache Spark und Keras, während sie gleichzeitig ein starkes ethisches Rahmenwerk für die KI-Entwicklung entwickeln, das die Grundsätze christlicher Verantwortung und sozialer Verantwortung integriert. Der einzigartige Fokus des Programms auf technische Exzellenz und Geschäftsanwendungen bereitet die Absolventen auf Führungsaufgaben in der KI-getriebenen Wirtschaft vor. Durch reale Projekte, Fallstudien und eine abschließende Abschlussarbeit lernen die Studenten, innovative KI-Lösungen zu entwickeln, zu optimieren und einzusetzen, um komplexe Herausforderungen in verschiedenen Branchen zu bewältigen. Der Lehrplan betont die kritische Analyse aufkommender KI-Trends, kollaboratives Projektmanagement und effektive Kommunikation komplexer KI-Konzepte. Nach Abschluss des Studiums sind die Studierenden gut vorbereitet, um gefragte Karrieren als KI-Ingenieure, Datenwissenschaftler, Spezialisten für maschinelles Lernen oder KI-Berater zu verfolgen. Sie sind mit den Fähigkeiten ausgestattet, Innovationen voranzutreiben, KI-Initiativen zu leiten und zur verantwortungsvollen Entwicklung von KI-Technologien zum Nutzen der Gesellschaft beizutragen.
Lehrplan
Dieser Lehrplan veranschaulicht die fortschreitende Entwicklung der Kompetenzen der Studierenden im gesamten Studiengang „Master of Science in Information Technology Management“ und zeigt, wie jeder Kurs die sieben Lernergebnisse des Programms (PLOs) einführt (I), weiterentwickelt (D) oder die Studierenden zur Beherrschung (M) dieser Ergebnisse führt. Der Abschlusskurs bildet den Höhepunkt, in dem die Studierenden die Beherrschung aller Ergebnisse nachweisen.
- TECH 500: Ethische Herausforderungen im Technologiemanagement
- TECH 650: Grundlagen des maschinellen Lernens
- TECH 515: Verwalten von Cloud-Infrastruktur und -Sicherheit
- TECH 575: Big Data Analytics für IoT
- ISTM 615: Angewandte KI: Lösungen für Unternehmen
- TECH 675: Angewandte Verarbeitung natürlicher Sprache und intelligente Textanalyse
- TECH 557: Entwicklung mobiler Apps
- TECH 685: Praktische KI-Entwicklung und -Optimierung
- TECH 630: Erweiterte KI für Geschäftseinblicke und Entscheidungsfindung
- TECH 699: Erweiterte KI-Lösungen – Capstone-Projekt
Kernklassen
TECH 500: Ethische Herausforderungen im Technologiemanagement
Dieser Kurs bereitet Führungskräfte darauf vor, komplexe ethische Dilemmata im Technologiemanagement zu lösen. Der Kurs betont biblische Werte und praktische Lösungen für aktuelle Herausforderungen. Die Studierenden erkunden ethische Systeme aus christlicher Sicht, analysieren Fallstudien und entwickeln Fähigkeiten, um fundierte moralische Urteile zu fällen. Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, ethische Fragen in der Technologieführung mit Integrität und einer auf Glauben basierenden Perspektive anzugehen.
Lernergebnisse der Kursteilnehmer
- SLO 1: Analysieren Sie komplexe ethische Dilemmata im Technologiemanagement anhand verschiedener ethischer Rahmen, einschließlich einer christlichen Weltanschauung. (PLO 4)
- SLO 2: Bewerten Sie die Auswirkungen neuer Technologien auf die ethische Entscheidungsfindung in IT-Führungspositionen. (PLO 4, PLO 5)
- SLO 3: Verbinden Sie biblische Prinzipien mit zeitgenössischen ethischen Herausforderungen, um glaubensbasierte Lösungen im Technologiemanagement zu entwickeln. (PLO 4)
- SLO 4: Entwickeln und formulieren Sie fundierte moralische Urteile für Fallstudien zur Technologieethik und demonstrieren Sie dabei kritisches Denken und effektive Kommunikation. (PLO 4)
- SLO 5: Schaffen Sie einen persönlichen ethischen Rahmen für die Bewältigung von Herausforderungen im Technologiemanagement, der professionelle Standards mit christlichen Werten verbindet. (PLO 4)
TECH 650: Grundlagen des maschinellen Lernens
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in das maschinelle Lernen und behandelt theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen in überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernparadigmen. Die Studierenden erkunden eine breite Palette von Algorithmen, darunter lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, neuronale Netzwerke und Clustering-Techniken, und entwickeln dabei Fähigkeiten in den Bereichen Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Modellauswahl und Leistungsbewertung. Ethische Überlegungen in der KI-Entwicklung werden durchgehend berücksichtigt. Die Studierenden sammeln praktische Erfahrungen durch praktische Programmieraufgaben und -projekte mit Python und Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch.
Lernergebnisse der Schüler
- SLO 1: Bewerten Sie die Eignung verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens für komplexe, reale Probleme und demonstrieren Sie dabei kritisches Denken und analytische Fähigkeiten. (PLO 1, PLO 5)
- SLO 2: Synthetisieren Sie maschinelle Lernmodelle, die mehrere Algorithmen und Techniken integrieren, um vielschichtige Herausforderungen bei der Datenanalyse und -vorhersage zu bewältigen. (PLO 1)
- SLO 3: Erstellen Sie ethisch verantwortliche Lösungen für maschinelles Lernen, die Fragen der Voreingenommenheit, Fairness und gesellschaftlichen Auswirkungen berücksichtigen. (PLO 4)
- SLO 4: Entwerfen und Durchführen anspruchsvoller Experimente zur Bewertung der Leistung und Grenzen von Modellen des maschinellen Lernens und zur Demonstration fortgeschrittener Forschungs- und Analysefähigkeiten. (PLO 3)
- SLO 5: Formulieren und kommunizieren Sie komplexe Konzepte und Ergebnisse des maschinellen Lernens sowohl einem technischen als auch einem nicht-technischen Publikum und zeigen Sie dabei fortgeschrittene Kommunikationsfähigkeiten. (PLO 2)
TECH 515: Verwalten von Cloud-Infrastruktur und -Sicherheit
Dieser Kurs bietet eine Einführung in Unternehmensdatenmanagement und Netzwerktechnologien in der Informationstechnologie (IT) mit Schwerpunkt auf Cloud-basierten Vorgängen und Sicherheit. Die Studierenden erkunden Netzwerktechnologien, Cloud-Architekturen und Rechenzentrumsvorgänge, wobei sichere IT-Infrastrukturen, Datenschutzgrundsätze und Betriebseffizienz in Cloud-Umgebungen im Mittelpunkt stehen. Der Kurs befasst sich auch mit der Einhaltung von Industriestandards und -vorschriften und bereitet die Studierenden darauf vor, sich in der komplexen Landschaft der Unternehmens-IT zurechtzufinden.
Lernergebnisse der Schüler
- SLO 1: Bewerten Sie komplexe Cloud-basierte Netzwerkarchitekturen und entwerfen Sie optimale Lösungen für die IT-Infrastruktur auf Unternehmensebene. (PLO 3)
- SLO 2: Synthese der besten Praktiken in der Cloud-Sicherheit zur Entwicklung umfassender Strategien zum Risikomanagement, die auf neue Bedrohungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften eingehen. (PLO 3)
- SLO 3: Erstellen Sie innovative Datenverwaltungs- und Speicherlösungen für Cloud-Umgebungen und optimieren Sie dabei Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz. (PLO 1)
- SLO 4: IT-Praktiken aus christlicher Verantwortungsperspektive kritisieren und ethische Rahmenbedingungen für eine verantwortungsvolle Technologienutzung in Unternehmensumgebungen formulieren. (PLO 4)
- SLO 5: Die Auswirkungen neuer Trends im Cloud-Computing und in der Unternehmens-IT auf den Unternehmensbetrieb vorhersagen und adaptive Strategien entwickeln, um diese Technologien sicher zu nutzen. (PLO 5)
TECH 575: Big Data Analytics für IoT
Dieser Kurs stellt Apache Spark vor, ein Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen, und konzentriert sich auf dessen Anwendung bei der Analyse großer Datensätze. Die Studierenden nutzen die Möglichkeiten von Spark mithilfe von Python und lernen fortgeschrittene Datenmanipulationstechniken, Anwendungen für maschinelles Lernen und reale Problemlösungsszenarien kennen. Am Ende beherrschen die Studierenden Spark für die Datenanalyse und die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen.
Lernergebnisse der Schüler
- SLO 1: Synthetisieren Sie Python-Programmierung und Apache Spark-Frameworks, um erweiterte Big Data-Analyselösungen zu entwerfen und zu implementieren. (PLO 1)
- SLO 2: Bewerten und wenden Sie die Spark 2.0 DataFrame-Syntax an, um komplexe Datenverarbeitungsaufgaben zu optimieren und die Analyseeffizienz zu verbessern. (PLO 3)
- SLO 3: Erstellen und kritisieren Sie anspruchsvolle Modelle für maschinelles Lernen mit Sparks MLlib, um reale Klassifizierungsprobleme zu lösen. (PLO 1, PLO 5)
- SLO 4: Entwickeln und bewerten Sie innovative Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, wie z. B. Spamfilter, und nutzen Sie Spark zur Textanalyse und -klassifizierung. (PLO 1, PLO 5)
- SLO 5: Formulieren Sie einen ethischen Rahmen für Big Data Analytics, der christliche Prinzipien der Verantwortung und des Datenschutzes integriert und die gesellschaftlichen Auswirkungen von Techniken zur Datenanalyse im großen Maßstab kritisch untersucht. (PLO 4)
TECH 615: Angewandte KI: Lösungen für Unternehmen
Dieser Kurs stellt die Auswirkungen der KI auf verschiedene Branchen vor und geht auf die wachsende Nachfrage nach KI-Kompetenzen ein. Die Studierenden beschäftigen sich mit Deep Learning, Reinforcement Learning, natürlicher Sprachverarbeitung, Computer Vision und Robotik. Der Lehrplan konzentriert sich auf die Lösung realer geschäftlicher Herausforderungen wie Kundenabwanderungsvorhersage, Bilderkennung, Aktienkursprognose, Empfehlungssysteme und NLP-Anwendungen.
Lernergebnisse der Schüler
- SLO 1: Bewerten Sie die Auswirkungen der KI auf verschiedene Branchen, analysieren Sie Trends und prognostizieren Sie zukünftige Entwicklungen. (PLO 1, PLO 5)
- SLO 2: Entwerfen und implementieren Sie künstliche neuronale Netzwerke, um Geschäftsprobleme wie die Vorhersage von Kundenabwanderung und Aktienkursprognosen zu lösen. (PLO 1)
- SLO 3: Entwickeln Sie KI-Modelle mithilfe von Faltungs- und rekurrierenden neuronalen Netzwerken zur Bilderkennung und Zeitreihenanalyse. (PLO 1)
- SLO 4: Erstellen und bewerten Sie Empfehlungssysteme und Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um das Kundenerlebnis und die Geschäftsabläufe zu verbessern. (PLO 1, PLO 5)
- SLO 5: Synthetisieren Sie ethische Überlegungen bei der Implementierung von KI mit christlichen Prinzipien der Verantwortung und Menschenwürde und formulieren Sie verantwortungsvolle KI-Strategien für Geschäftsanwendungen. (PLO 4)
TECH 675: Angewandte Verarbeitung natürlicher Sprache und intelligente Textanalyse
Dieser Kurs befasst sich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), einem Teilgebiet der KI, das sich auf die sprachliche Interaktion zwischen Computer und Mensch konzentriert. Die Studierenden beschäftigen sich mit Textvorverarbeitung, Tokenisierung, Wortartenmarkierung, Named-Entity-Erkennung, Stimmungsanalyse und maschineller Übersetzung und lernen gleichzeitig fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen wie RNNs und Transformatoren kennen. Der Kurs bereitet die Studierenden darauf vor, innovative NLP-Lösungen in verschiedenen Bereichen zu implementieren.
Lernergebnisse der Schüler
- SLO 1: Analysieren Sie komplexe NLP-Algorithmen und -Architekturen und zeigen Sie, dass Sie ihre theoretischen Grundlagen und praktischen Auswirkungen verstehen. (PLO 1)
- SLO 2: Entwerfen und implementieren Sie erweiterte NLP-Lösungen mithilfe von Tools und Bibliotheken, um reale Herausforderungen der Sprachverarbeitung zu bewältigen. (PLO 1)
- SLO 3: Bewerten Sie die Leistung und Einschränkungen verschiedener NLP-Modelle und -Techniken und beurteilen Sie ihre Eignung für verschiedene Anwendungen. (PLO 3, PLO 5)
- SLO 4: Entwickeln Sie ethisch verantwortungsvolle NLP-Anwendungen und berücksichtigen Sie dabei Aspekte wie Voreingenommenheit, Fairness und gesellschaftliche Auswirkungen. (PLO 4)
- SLO 5: Komplexe NLP-Konzepte sowohl einem technischen als auch einem nicht-technischen Publikum zusammenfassen und vermitteln und dabei Kompetenz im wissenschaftlichen Schreiben und Präsentieren unter Beweis stellen. (PLO 2)
Stipendien und Finanzierung
Das Amt für Finanzhilfe der Southwest Baptist University hat sich zum Ziel gesetzt, Sie mit den finanziellen Mitteln und der Beratung zu versorgen, die Sie benötigen, um Ihr Ziel einer christlichen Hochschulbildung zu verfolgen. Wir werden mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihnen umfassende finanzielle Unterstützung zu bieten, die Ihren Bedürfnissen durch eine Kombination aus universitären, bundesstaatlichen, staatlichen und privaten Hilfsmitteln gerecht wird.
Admissions
Programmergebnis
Institutionelle Lernergebnisse (ILOs)
- ILO 1: Die Studierenden werden effektiv kommunizieren.
- ILO 2: Die Studierenden nutzen Untersuchungsmethoden zum Erwerb und zur Anwendung von Wissen.
- ILO 3: Die Studierenden werden sich mit konkreten Problemen befassen, indem sie Glaubens- und ethische Argumentation anwenden.
- ILO 4: Die Schüler werden kreativ und kritisch denken, um ein Leben des Lernens zu führen.
- ILO 5: Die Studierenden werden in eine kulturell vielfältige Welt eintauchen, um ihre Beziehungen zu anderen zu stärken.
Programm-Lernergebnisse (PLOs)
- PLO 1: Entwickeln und implementieren Sie fortschrittliche KI-Lösungen unter Verwendung modernster Methoden, Algorithmen und Technologien, um komplexe reale Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen. (ILO 2, ILO 4)
- PLO 2: Zeigen Sie Kompetenz im kollaborativen Projektmanagement und in der effektiven Kommunikation komplexer KI-Konzepte gegenüber technischen und nicht-technischen Zielgruppen. (ILO 1, ILO 5)
- PLO 3: Bewerten und optimieren Sie KI-Systeme hinsichtlich Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit, insbesondere in Cloud-basierten und verteilten Computerumgebungen. (ILO 2, ILO 4)
- PLO 4: Ethische Überlegungen, einschließlich solcher, die von einer christlichen Weltanschauung geprägt sind, in die Entwicklung und den Einsatz von KI-Lösungen einbeziehen, verantwortungsvolle KI-Praktiken demonstrieren und Fragen der Fairness, des Datenschutzes und der gesellschaftlichen Auswirkungen ansprechen. (ILO 3, ILO 5)
- PLO 5: Kritische Analyse aktueller und aufkommender Trends in der KI, Bewertung ihrer potenziellen Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft sowie Formulierung innovativer Strategien für ihre Anwendung in organisatorischen Kontexten. (ILO 2, ILO 4, ILO 5)
Galerie
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