Master in Informatik

Das Masterprogramm ist als konsekutiver Studiengang für Absolventinnen und Absolventen eines Bachelorstudiengangs Informatik ausgelegt. Das Programm ist aber offen gehalten für Bewerberinnen und Bewerber, die eine vergleichbare Qualifikation nachweisen können. Bei einem Bachelorabschluss in Bioinformatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, etc. oder einem andern Fach mit Informatikbezug wie etwa Mathematik mit Nebenfach Informatik, Physik mit Nebenfach Informatik, etc. werden in der Regel Auflagen erteilt.

Sie:

  • haben einen Bachelorabschluss in Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation
  • verfügen über solides Grundwissen in Informatik und Mathematik
  • haben Spaß an informatischen Fragestellungen

Wir:

  • bieten Ihnen ein reichhaltiges Spektrum an Lehrveranstaltungen aus vielen Fachgebieten der Informatik.
  • bieten Ihnen die Möglichkeit Informatik in der Breite (Allgemeine Informatik), in der Tiefe (Informatik mit Spezialisierung), mit Anwendungsfach, bzw. sogar mit vertieftem Anwendungsfach zu studieren.
  • bieten Ihnen eine auf Ihre persönlichen Interessen zugeschnittenes Studium. Z.B. können Sie sich in einer der Spezialisierungen
    • Algorithmen und Komplexität
    • Green IT / Hochleistungsrechnen
    • Theoretische Neurowissenschaft
    • Künstliche Intelligenz
    • Data Science
    • Educational Technologies
    vertiefen.

Für genauere Details sei das Profil des Masterstudiengangs Informatik empfohlen.

Profil des Studiengangs

Ordnung | Modulhandbuch | Studiengangsstruktur | Studienverlaufspläne

Der Masterstudiengang ist der zweite Teil des konsekutiven Bachelor/Masterstudiums Informatik. Aufbauend auf den im Bachelor Informatik erworbenen Kenntnissen und Fähigkeiten vermittelt das Masterstudium weiterführende und forschungsnahe Kenntnisse und Fähigkeiten. Er bildet zu Wissenschaftlichkeit, Selbstständigkeit, Entscheidungs- und Urteilsfähigkeit sowie Forschungsnähe aus.

Neben einem Schwerpunkt „Allgemeine Informatik“, der eine grundlegende wissenschaftliche Ausbildung in der Breite bietet, gibt es auch die Möglichkeit das im vorangegangenen Bachelor gewählte Anwendungsfach zu vertiefen oder alternativ ein zweites Anwendungsfach zu wählen. Wird kein Anwendungsfach gewählt, besteht die Option sich in einem Gebiet der Informatik je nach individuellem Interesse zu spezialisieren. Das Studium wird durch eine Masterarbeit abgeschlossen.

Im Schwerpunkt der Spezialisierung bietet der Frankfurter Masterstudiengang in Informatik die folgenden Spezialisierungen:

Algorithmen und Komplexität
In dieser Spezialisierung wird der Entwurf „guter“ Algorithmen und Datenstrukturen untersucht. Die Qualität eines Algorithmus wird unter anderem bestimmt durch die Laufzeit, die Speicherkomplexität, die Skalierbarkeit, die Güte der berechneten Lösungen und die Einsetzbarkeit in verschiedensten Berechnungsumgebungen. Algorithmische Fragestellungen in den Bereichen des Algorithm Engineering, des algorithmischen Lernens, der algorithmischen Spieltheorie, der Approximation und Optimierung, der Logik für die Informatik, der Parallelisierbarkeit und der Komplexitätstheorie werden behandelt, um das Potenzial algorithmischer Lösungen auszuloten und um inhärente Grenzen festzustellen.

 

Green IT / Hochleistungsrechnen
Green IT ist eine der wesentlichen Schritte um Hardware-/Softwaresysteme und eingebettete System zukunftsfähig, leistungsfähig und umweltfreundlich zu gestalten. Die zugehörigen Systeme begegnen uns auf allen Ebenen des täglichen Lebens, sei es im Auto, im Handy oder bei medizinischen Geräten und Hilfsmitteln. In dieser Spezialisierung wird der Entwurf, die Automatisierung des Entwurfs mit Hilfe informatischer Methoden sowie die Anwendung von Hardwaresystemen, wie z.B. in der Robotik, u.a. im Hinblick auf stromsparende, leistungsfähige Systeme vertieft. Schwerpunkte sind dabei kontinuierliche/analoge und digitale Systeme, Rechnerarchitekturen, verteilte Systeme und Hochleistungsrechnen und -rechner. Die letzteren werden besonders durch die in Frankfurt vorhandenen, international führenden Hochleistungsrechner ermöglicht, auf denen Studierende arbeiten können.

 

Theoretische Neurowissenschaft
Die Theoretische Neurowissenschaft erforscht die Funktionsweise des Gehirns mit Fokus auf Informationsverarbeitung, Lernen, Dynamik und Selbstorganisation. Darüberhinaus bildet die Theoretische Neurowissenschaft traditionell eine wichtige Keimzelle für neue Formen von künstlicher Intelligenz. Beide Aspekte sind Thema dieser interdisziplinären Spezialisierung. Die zentralen Veranstaltungen behandeln Konzepte und Methoden der theoretischen Neurowissenschaft (Computational Neuroscience) und des maschinellen Lernens. Komplementiert werden diese Veranstaltungen von einer Einführung in die neurobiolgischen Grundlagen (Fachbereich Biologie) sowie Informationstheorie und Dynamik mit Anwendungen in neuronalen Systemen (Physik/Biologie).

 

Künstliche Intelligenz
Die Spezialisierung „Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen“ bietet Lehrveranstaltungen an, die den Bereich von klassischen Modellen und Methoden der Künstlichen Intelligenz bis hin zu neuesten Entwicklungen im Bereich des Maschinellen Lernens abdecken. Ziel der Spezialisierung ist es, die Studierenden in die Lage zu versetzen, kompetent an der intensiven Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in Industrie, Medizin, Natur- und Lebenswissenschaften, Finanzwesen und vielen anderen Anwendungsgebieten mitwirken zu können, und diese Methoden unter wissenschaftlichen Gesichtspunkten forschend weiterzuentwickeln.
Im Fokus der Spezialisierung stehen Methoden, die die Erstellung intelligenter Software und intelligenter Agenten ermöglichen. Die Grundlagen und vertiefende Kenntnisse werden in Lehrveranstaltung zum maschinellen Lernen, zur symbolischen/logischen Informationsverarbeitung, zu Inferenzverfahren, Optimierungs- und Suchverfahren und zu Planungsmethoden vermittelt. Die Verarbeitung von Daten unterschiedlichster Natur (Text, Bild/Video, Sprache, andere Sensordaten) im Sinne von Vorgängen, die im weitesten Sinne „Intelligenz“ erfordern (Erkennung und Beschreibung von Objekten und von semantischen Zusammenhängen) wird mit in zentralen Veranstaltungen abgedeckt. Die abstrakte Nachbildung der menschlichen Informationsverarbeitung mittels künstlicher neuronaler Netze und Lernverfahren wie Deep Learning und Reinforcement Learning werden in aufeinander abgestimmten Lehrveranstaltungen behandelt.

 

Data Science
Data is increasingly cheap, ubiquitous, and valuable. Powerful technologies are emerging to organize and analyze this avalanche of data. The rise of parallel processing and cloud-based storage permit real-time, interactive analysis of large-scale data sets. The Specialization Data Science prepares students to be data-professionals. Working with data at scale requires distinctive new skills and tools.
Daten sind zunehmend leicht verfügbar, allgegenwärtig und wertvoll. Mächtige Technologien entstehen, die es erlauben, diese Datenlawine zu organisieren und zu analysieren. Das Aufkommen von Parallelverarbeitung und Cloud-basierten Speichern erlaubt die interaktive Analyse von großen Datenmengen in Echtzeit. Die Spezialisierung „Data Science“ bereitet Studierende darauf vor, Datenexperten zu werden. Die Arbeit mit Daten in großem Umfang erfordert eigene, neue Fähigkeiten und Werkzeuge.

 

Educational Technologies
Technologien beeinflussen unser tägliches Leben auch im Bereich des Lernens und Lehrens. Folglich sind Educational Technologies in vielen Lern- und Vermittlungsbereichen anzutreffen, ausgehend vom explorativem Lernen in der Schule über das Lernen an der Hochschule, bis hin zum Erwerb komplexer Fähigkeiten etwa im Bereich der Medizin oder der Steuerung von komplexen Maschinen. Der Vertiefungsbereich Educational Technologies zielt auf diese Aufgabenfelder. Er versteht sich als ein interdisziplinärer Forschungsbereich, der mehrere Fachdisziplinen wie Informatik und Informationswissenschaft, aber auch Psychologie und Didaktik sowie Ingenieurwissenschaften zusammenführt. Während die technischen Disziplinen vielfach darauf zielen, Artefakte, Technologien und Verfahren zu entwerfen, zu entwickeln und zu testen, zielen die Sozialund Verhaltenswissenschaften in diesem Zusammenhang auf die Modellierung bzw. Analyse von Auswirkungen, welche aus der Interaktion von Menschen mit entsprechenden Artefakten und Systemen resultieren. Educational Technologies verbinden beide Ansätze mit dem Ziel, das Lernen und Lehren unter anderem attraktiver, effektiver oder effizienter zu gestalten. Zur Steigerung der Attraktivität werden beispielsweise VR- und AR-Technologien erforscht, entwickelt und erprobt, während Effektivitätssteigerungen u.a. mittels Technologien zur Unterstützung von personalisiertem Lernen anvisiert werden (Beispiel Learning Analytics); Effizienzsteigerungen wiederum werden u.a. durch die Optimierungen von Lehrprozessen (process modeling) angestrebt oder durch Methoden des kollaborativen Lernens (crowdsourcing) und anderer Lernmethoden bezogen auf die Interaktion von Mensch und Maschine (games with a purpose, human in the loop und active learning). In der Spezialisierung Educational Technologies werden die theoretischen und informationswissenschaftlichen Grundlagen solcher Technologien, Verfahren und Methoden gelehrt, ihre technologische Basis systematisch vermittelt und anhand von Fallstudien und Praktika erprobt. Darüber hinaus werden aktuelle Forschungsthemen zu Entwicklungen im Bereich der Educational Technologies erörtert und in konkreten Projekten aus Themenbereichen wie MOOCs, Trusted Learning Analytics, Sensor-basiertes Lernen, Game-based Learning, Mobile Learning, Simulatorgestütztes Lernen umgesetzt.

 

Tipps von unseren Professoren

 

Sie sind an einem Informatik Studium in Frankfurt interessiert? Wir haben ein paar unserer Professoren befragt und Ihnen die beliebtesten Antworten zur Verfügung gestellt.

 

Was schätzen Sie an Frankfurt?

 

Prof. Triesch: Die hohe Lebensqualität, die Internationalität. Auch der Flughafen ist äußerst praktisch, wenn man wie ich viel unterwegs ist.

Prof. Lindenstruth: Frankfurt ist eine Spitzenuniversität, die sehr viele Möglichkeiten für wissenschaftliche Zusammenarbeit besonders im Bereich des Hochleistungsrechnens bietet.

Prof. Reichenbach: Relativ internationale Atmosphäre.

Prof. Schmidt-Schauß: Es gibt eine Voll-Universität; die Goethe-Universität.

Prof. Hedrich: Viele Musikveranstaltungen, viele Kulturen, zentrale Lage.

Prof. Chiarcos: Sehr attraktiv ist natürlich die Verkehrslage. Es ist bemerkenswert einfach, sich mit internationalen Kollegen zu verabreden oder diese zu einem Besuch zu bewegen, denn eigentlich muss jeder alle paar Monate mal hier zwischenlanden. Persönlich kenne ich Frankfurt als Stadt nicht sehr gut, ich wohne auswärts, habe allerdings einen großen Teil meiner Kindheit unweit der hessischen Grenze verbracht. Insofern fühle ich mich in der Region durchaus heimisch.

Innerhalb der Universität schätze ich neben Obigem nicht zuletzt den insgesamt recht hohen Anteil der „Bindestrich“-Informatiken bzw. „Bindestrich“-Informatikern. Es gibt eine ganze Reihe von computerlinguistisch oder kognitionswissenschaftlich interessierten Kollegen innerhalb wie außerhalb der Informatik, wie haben eine Bioinformatik, eine Wirtschaftsinformatik, mit der Texttechnologie eine Arbeitsgruppe an der Schnittstelle zu den Geschichtswissenschaften, mit meiner Arbeitsgruppe an der Schnittstelle zu den Philologien, sowie perspektivisch hoffentlich einen Master-Studiengang Computational Humanities. Ich glaube, dass (neben traditionell starken Bereichen wie der theoretischen Informatik) die eigentliche Stärke der Frankfurter Informatik vor allem in den Schnittstellendisziplinen besteht, wenn auch diese Einsicht sich gerade erst durchzusetzen beginnt.


Welche Voraussetzungen sollte man erfüllen, um Informatik zu studieren?

 

Prof. Hedrich: Interesse an technischen/Software-Systemen, mit einer Portion Neugier auf das, was dahinter steckt. Und natürlich etwas Interesse in der Breite. Wir haben viele Anwendungsfächer, die Informatik in deren Verbindung noch viel spannender machen.

Prof. Schmidt-Schauß: Etwas mathematisches Verständnis, Genauigkeit beim Formulieren und keine Angst vor Computern und deren Innereien.

Prof. Reichenbach: Das variiert nach Interessenslage, aber prinzipiell: Fähigkeit zur Abstraktion; Fähigkeit zur Konkretisierung; Bereitschaft, Dinge auszuprobieren; Positiver Umgang mit Fehlschlägen

Prof. Triesch: Spaß am Problemlösen!

Prof. Lindenstruth: Gute Kenntnisse der Mathematik und der Naturwissenschaften.

 

Welche Vorteile bringt das Studium in Frankfurt mit sich?

 

Prof. Lindenstruth: Frankfurt ist eine der größten Universitäten in Deutschland und bietet ein unglaublich großes Fächerangebot. Die meisten Fächer benötigen in der einen oder anderen Weise Informatik und Computer. Hier gibt es also ein großes Betätigungsfeld und es bestehen viele verschiedene Vertiefungsmöglichkeiten.

Prof. Triesch: Ein Vorteil ist sicher die breite Palette an Forschungsfeldern, wie z.B. die Hirnforschung. Da ist Frankfurt spitze!

Prof. Schmidt-Schauß: Wenn man das Studium besteht und vernünftig bleibt, bekommt man sicher eine Stelle. Es gibt sehr viele Möglichleiten Informatik mit Anwendungen wie VWL / BWL / Physik/ Biologie und auch Geisteswissenschaften zu kombinieren.

Prof. Hedrich: Natürlich ist Frankfurt teuer, aber es bietet viel: Freizeit, Kultur, eine große Uni mit vielen Kontakten zu anderen Fächern... und mit abgeschlossenem Studium hat man hervorragende Berufsaussichten.

 

Was sind die Ihrer Meinung nach wichtigsten Eigenschaften, die man mitbringen sollte, um erfolgreich Informatik zu studieren?

 

Prof. Schmidt-Schauß: Abstraktionsvermögen und hohe Kompetenz beim Problemlösen.

Prof. Lindenstruth: Analytisches Denken, Kreativität

Prof. Triesch: Abstraktionsvermögen und hohe Kompetenz beim Problemlösen.

 

Gibt es etwas, was Sie den Lesern noch mitteilen möchten?


Prof. Triesch: Informatik ist eine Disziplin, die auch in den nächsten Jahrzehnten unser Leben tiefgreifend verändern wird! Es ist spannend, diese Entwicklung mitzugestalten!

Prof. Lindenstruth: Keine Scheu, einfach mal vorbei schauen, in eine Vorlesung gehen und Atmosphäre schnuppern.

Bachelorordnung (gültig ab Oktober 2019) | Modulbeschreibungen | Studienverlaufsplan | Leitfaden | Info-Flyer

Der Bachelorstudiengang ist grundlagen- und methodenorientiert und legt die Grundlagen des Faches Informatik in Tiefe wie auch Breite.

Vorkurse und ein Peer-Mentoring Programm im ersten Semester helfen beim Übergang von der Schule zur Universität. Nachdem dann in den ersten Semestern durch die Basismodule breite und fundierte Grundlagen gelegt wurden, kann ab dem vierten Semester aus einem breit gefächerten Angebot aus Vertiefungsveranstaltungen gewählt und nach individuellen Interessen studiert werden.

Ein weiterer wesentlicher Baustein des Studiengangs ist die verpflichtende Wahl eines Anwendungsfachs.

 

Bewerbungsfristen

Wintersemester:

  • Bachelor Informatik: 31. August
  • Bachelor Bioinformatik: 15. Juli
  • Master Informatik:  30. Juni
  • Master Bioinformatik: 15. Juni
  • Master Wirtschaftsinformatik: 15. Juni

Sommersemster:

  • Bachelor Informatik: 28. Februar
  • Bachelor Bioinformatik: Studienbeginn nur zum Wintersemester möglich!
  • Master Informatik: 15. Januar
  • Master Bioinformatik: 15. Januar
  • Master Wirtschaftsinformatik: 15. Januar

 

Weitere Beiträge...

  1. Rechenschema Rangliste Wirtschaftsinformatik
  2. Informationen für internationale Bewerber
  3. How to apply for the Master Program Bioinformatics
  4. Informationen zur Bewerbung Master Bioinformatik
  5. Vorläufige Zulassung Master Bioinformatik
  6. Vorläufige Zulassung Master Wirtschaftsinformatik
  7. Molekulare Biologie und Genetik
  8. Strukturelle Bioinformatik
  9. Algorithmen und Modelle der Bioinformatik
  10. Diskrete Modellierung
  11. Grundlagen der Bioinformatik
  12. Auflagen Master Bioinformatik
  13. Bewerbung Master Bioinformatik
  14. Auflagen Master Wirtschaftsinformatik
  15. Datenbanken
  16. Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
  17. Diskrete und numerische Mathematik
  18. Verteilte Systeme
  19. Theoretische Informatik 1
  20. Bewerbung Wirtschaftinformatik 2
  21. Bewerbung Bachelor Bioinformatik
  22. Weiterführende Studien Bachelor Bioinformatik
  23. Bachelor Bioinformatik
  24. Profil Master Bioinformatik
  25. Weiterführende Studien Wirtschaftsinformatik
  26. Bewerbung Bachelor Informatik
  27. Weiterführende Studiengänge Bachelor Informatik
  28. Warum Frankfurt?
  29. Informatik in Frankfurt, weil...
  30. Lernen Sie uns kennen!
  31. Profil Wirtschaftsinformatik
  32. Berufsbilder Wirtschaftsinformatik
  33. Master in Wirtschaftsinformatik
  34. Videos, Testimonials, E-Lessons und mehr
  35. IT-Girls-Nacht für Schülerinnen
  36. Master in Bioinformatik
  37. Master-Studiengänge
  38. Willkommen Studieninteressierte
  39. Studiengänge
  40. FAQs
  41. Ablauf
  42. Berufsbilder
  43. Lernziele
  44. Berufsbilder
  45. Lernziele
  46. Berufsbilder
  47. Lernziele
  48. L5
  49. L3
  50. L2
  51. Berufsbilder
  52. Berufsbilder
  53. Bewerbung
  54. Bewerbung
  55. Profil Master Informatik
  56. Berufsbilder
  57. Berufsbilder
  58. Profil Bachelor Bioinformatik
  59. Berufsbilder
  60. Profil Bachelor Informatik
  61. Wie geht's weiter?
  62. Bachelor Informatik
  63. Girls Day
  64. Schnuppertage
  65. Wettbewerbe
  66. Tage der Informatik
  67. Schülerstudium
  68. Breites Lehrangebot
  69. Frankfurt und Umgebung
  70. Arbeitsmarkt
  71. Beratung
  72. Bewerbung
  73. Studiengänge und Bewerbung
  74. Schülerinnen und Schüler
  75. Informatik in Frankfurt, weil...

Zusätzliche Informationen