Künstliche Intelligenz Nebenfach für Bachelor 60 ECTS (2023)

Wir haben alle Informationen sorgfältig recherchiert und aufbereitet, dennoch sind Änderungen und Irrtümer möglich. Ein Rechtsanspruch kann aus diesen Liste daher nicht abgeleitet werden. In Studien- und Prüfungsfragen ist endgültig nur die jeweils für Sie geltende Studien- und Prüfungsordnung maßgebend.
Stand der Informationen: Februar 2026

Pflichtmodule

P 1 Einführung in die Informatik: Programmierung (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):

• Einführung in die Informatik: Programmierung und Softwareentwicklung, 6 ECTS Variante (Informatik)
• Python-Kurs (keine Pflicht, aber hilfreich und für alle offen) (Informatik)

P 2 Mathematik I: Grundlegende Konzepte für Nebenfachstudierende (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):

• Mathematik I: Grundlegende Konzept für Nebenfachstudierende (Statistik)

P 3 Einführung in die Statistik: Deskription und Induktion (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):

• Statistik II für Studierende der Soziologie und Nebenfachstudierende (Statistik)

Studierende mit Hauptfach Soziologie müssen Statistik II im Rahmen ihres Hauptfachs absolvieren. Stattdessen müssen diese Studierenden im Rahmen dieses Nebenfachs ein zusätzliches Modul aus WP 1 oder WP 2 belegen, um das Modul P3 (Statistik II) zu ersetzen.

P 4 Programmierpraktikum für Nebenfachstudierende (6 ECTS)

• Softwareentwicklungspraktikum für Nebenfach KI (Informatik)

P 5 Artificial Intelligence in Science and Society (Vorlesung & Seminar (6 ECTS)):

• Artificial intelligence in science and society (Informatik)

P 6 Einführung in die Künstliche Intelligenz für Studierende der Geistes- und Sozialwissenschaften (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):

• Einführung in die Künstliche Intelligenz im Nebenfach für Sozial-, Geistes- und Wirtschaftswissenschaften (Informatik)

P 7 Introduction to Machine Learning for Students of the Humanities and Social Sciences (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):

• Einführung in das maschinelle Lernen (Statistik, WiSe und SoSe)

Wahlpflichtmodule

Aus den Wahlpflichtmodulen WP 1 und WP 2 ist ein Wahlpflichtmodul zu wählen.

WP 1 Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz: Schwerpunkt Statistik (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):

• Statisik III (Statistik)
• Einführung in die statistische Software für NF (Statistik)
• Mathematik II für Nebenfachstudierende (Statistik)

WP 2 Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz: Schwerpunkt Informatik (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):

• Datenbanksysteme (Informatik)

Im 4. Und 5. Semester sind aus den Wahlpflichtmodulen WP 3 bis WP 9 sind Wahlpflichtmodule im Umfang von insgesamt 12 ECTS-Punkten zu wählen.

WP 3 Forschungsprojekt zur Künstlichen Intelligenz für Studierende der Geistes- und Sozialwissenschaften (Vorlesung & Seminar (12 ECTS)):

• Siehe Modulhandbuch

WP 4 Aktuelle Themen und Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens in der Künstlichen Intelligenz für Studierende der Geistes- und Sozialwissenschaften (Seminar & Seminar (9 ECTS)):
Sommersemester 2026

• Methoden und Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens in der Statistik / Research Techniques in Statistics and Data Science (Statistik) und 
• ein (1) Seminar aus dem "Statistik und Data Science als Nebenfach, 60 ECTS".

oder

• Seminar in Machine Learning Applications in Digital Cultural Heritage II (Kulturwissenachaften) und

• Hands-on Exercises in Machine Learning Applications in Digital Cultural Heritage II (Kulturwissenachaften)

Wintersemester 2025/26

• Methoden und Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens in der Statistik / Research Techniques in Statistics and Data Science (Statistik) und

• ein (1) Seminar aus "Statistik und Data Science als Nebenfach, 60 ECTS".

oder

• WP 18/20 From data to insights (9 ECTS) (Physik)

Sommersemester 2025

• Methoden und Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens in der Statistik / Research Techniques in Statistics and Data Science (Statistik) und

• ein (1) Seminar aus "Statistik und Data Science als Nebenfach, 60 ECTS".

oder

• Applying Computational Thinking in the Humanities: Python, Data, and Beyond (Kulturwissenachaften) und

• Critical Perspectives on Computational Thinking in the Humanities (Kulturwissenschaften)

WP 5 Vertiefende Themen der Künstlichen Intelligenz für Nebenfachstudierende: Fortgeschrittene Anwendungen (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):
Sommersemester 2026

• Ethics by Design in AI 1 (Statistik)
• Einführung in Quantencomputing (Informatik)
• Generative AI and Visual Synthesis (Informatik)
• Implementation of Database Systems (Informatik)
• Interactive Theorem Proving (Informatik)
• Mensch-Maschine-Interaktion (Informatik)
• Methods in Software Engineering (Informatik)
• Natural Computing (Informatik)
• Parallel and High Performance Computing (Informatik)

Wintersemester 2025/26

• Ethics by Design in AI 2 (Statistik)
• Statistik III für Nebenfachstudierende (Statistik)
• Empirische Ökonomie 1 (VWL) (Belegfristen im LSF beachten)
• Econometrics 2 (VWL) (Belegfristen im LSF beachten)
• Heritage to Bytes: Fundamentals of Digital Cultural Heritage Studies (Kulturwissenschaften) und  Digital Cultural Heritage Research Colloquium (Kulturwissenschaften)
• WP 18/20 From data to insights, 6 ECTS Version (Physik)

• Automated Theorem Proving (Informatik)
• Data Mining Algorithms I (Informatik)
• Computational Intelligence (Informatik)
• Parallel and High Performance Computing (Informatik)
• Introduction to Intelligent User Interfaces (Informatik)

Sommersemester 2025

• Ethics by Design in AI 1 (Statistik)
• The Digital Turn: Theory, Method, and the Digital Humanities und Heritage to Bytes: Fundamentals of Digital Cultural Heritage Studies (Kulturwissenschaften)
• WP 28/35.1 Gravity, Entropy & Holography (Physik)

WP 6 Einblicke in ausgewählte Anwendungsfelder von Statistik und Data Science (Vorlesung & Übung (3 ECTS)):

• Statistics for the Public Good – Infrastructure for Decision Making, Research and Discourse (Statistik)

WP 7 Spezielle Themen der Statistik und Data Science (Vorlesung & Übung (3 ECTS)):

• Statistics for the Public Good – Infrastructure for Decision Making, Research and Discourse (Statistik)

WP 8 Praxisprojekt zur Künstlichen Intelligenz für Studierende der Geistes- und Sozialwissenschaften (Seminar & Seminar (6 ECTS)):
Wintersemester 2025/26

• Seminar in Machine Learning Applications in Digital Cultural Heritage (Kulturwissenschaften) und

• Hands-on Exercises in Machine Learning Applications in Digital Cultural Heritage Kulturwissenschaften)

Sommersemester 2025

• Linked open data: Methods and Standards for Digital Cultural Heritage Preservation und

• Advancing to the Digital Frontier: An Introduction to Developing and Managing Digital Collections (Kulturwissenschaften)

WP 9 Vertiefende Themen der Künstlichen Intelligenz für Nebenfachstudierende: Fortgeschrittene Methoden (Vorlesung & Übung (6 ECTS)):

• wie WP 5