Universitätsstudiengänge und Universitätskurse
Daten, Software und KI: Grundlagen und Praxis
Vorbehaltlich Zustimmung des Senats
Das Stackable Program zu Daten, Software und Künstliche Intelligenz bietet eine praxisorientierte Ausbildung an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Data Engineering. Im Fokus stehen die Konzeptualisierung, die qualitativ hochwertige Umsetzung sowie das Management moderner KI- und Softwareanwendungen. Die Studieninhalte werden praxisnah und in enger Zusammenarbeit mit der Industrie vermittelt.
Info
Start
voraussichtlicher Start W2026/27
Unterrichtssprache
Deutsch
Curriculum
in Bearbeitung
Studieninhalte flexibel kombinieren
Der Studiengang ist als Stackable Program aufgebaut und besteht aus fünf Modulen, die miteinander kombiniert werden können. Je nach Umfang und Kombination der Module erwerben Sie unterschiedliche Abschlüsse.
Studiengänge und Kurse im Überblick

Universitätsstudiengang
Daten, Software und KI: Grundlagen und Praxis und Vertiefende Konzepte an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Data Science
Sie absolvieren den gesamten Universitätsstudiengang und erwerben eine umfassende Qualifikation in diesem Zukunftsbereich.
- Umfang: 60 ECTS-AP
- Module I-V
Universitätsstudiengang
Daten, Software und KI: Grundlagen und Daten-getriebenes Lernen und KI-Entwicklung
Sie absolvieren die Basisversion des Universitätsstudiengangs und erhalten eine fundierte Grundausbildung in diesem Bereich.
- Umfang: 30 ECTS-AP
- Module I-III
Universitätskurs
Daten-getriebenes Lernen und KI-Entwicklung
Wenn Sie bereits Programmierkenntnisse besitzen und Ihre Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz erweitern möchten, ist dieser Universitätskurs eine interessante Alternative.
- Umfang: 10 ECTS-AP
- Modul II
Universitätskurs
Vertiefende Konzepte an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Data Science
Wenn Sie sich im Bereich modernes Software-Engineering und Data Science spezialisieren möchten, bietet dieser Universitätskurs erweiterte Inhalte.
- Umfang: 10 ECTS-AP
- Modul IV
Ass.-Prof. Dr. Michael Vierhauser
Michael Vierhauser ist Assistenzprofessor am Institut für Informatik in der Forschungsgruppe Quality Engineering, wo er im Bereich Softwarequalität forscht. Dabei beschäftigt er sich unter anderem mit innovativen Methoden und Werkzeugen zur Verbesserung der Qualität von Softwaresystemen, mit einem Fokus auf sicherheitskritische und adaptive cyber-physikalische Systeme. Darüber hinaus beschäftigt er sich auch mit Forschung im Bereich der Informatikbildung, insbesondere mit kompetenzbasiertem Lernen und der Verbesserung der Programmierausbildung. Im Rahmen eines Erwin-Schrödinger-Stipendiums des Österreichischen Wissenschaftsfonds war er zwei Jahre als Gastforscher an der University of Notre Dame in den USA.
Univ.-Prof. Dr. Ruth Breu
Ruth Breu ist Leiterin der Forschungsgruppe Quality Engineering am Institut für Informatik. Sie beobachtet technologische Entwicklungen und liefert zusammen mit ihrem Team Beiträge, um diese Technologien für industrielle Anwendungen nutzbar zu machen. Einen besonderen Fokus legt sie auf Qualitätseigenschaften von Software-Services wie Sicherheit, Zuverlässigkeit und Performance. Methodisch ist Ruth Breu im Anforderungsmanagement und in der Systemmodellierung aktiv. Sie hat international anerkannte und eingesetzte Methoden im Bereich digitaler Zwillinge und Lebendiger Modelle entwickelt. Für ihre Leistungen im Software Engineering wurde sie mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Österreichischen Gründerpreis Phönix im Jahr 2019 und dem Albert Endres Award des German Chapters of the ACM im Jahr 2023.
Nach einer kurzen Tätigkeit als Lehrperson in Mathematik und Informatik kehrte Benedikt Dornauer an die Universität Innsbruck zurück, wo er als Projektmitarbeiter im SmartDelta-Projekt arbeitete, bei dem es um die automatisierte Qualitätssicherung und Optimierung in der inkrementellen Entwicklung industrieller Software-Systeme ging. Darüber hinaus war und ist er an verschiedenen Instituten in der Lehre tätig, unter anderem in den Bereichen Einführung in die Programmierung, Angewandte Informatik, Softwarequalität sowie Current Topics of Information Systems, especially Digital Organizations. Seit Ende 2024 ist er nationaler Projektleiter und internationaler Workpackage-Leader im GENIUS-Projekt, das den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in verschiedenen Phasen der Softwareentwicklung untersucht.
Dipl.-Ing. Nadja Gruber, BSc PhD
Nadja Gruber promovierte 2024 in Technischer Mathematik an der Universität Innsbruck, mit Fokus auf KI- und Deep-Learning-Methoden für die medizinische Bildanalyse. Sie entwickelte einen KI-gestützten Ansatz zur automatisierten Analyse von Gehirnregionen bei Frühgeborenen, der erfolgreich in klinische Workflows integriert wurde. Derzeit forscht sie an KI-basierter Bildrekonstruktion und MRT-gestützter Frühchen-Analyse mit Schwerpunkt auf robusten, skalierbaren und praxisnah einsetzbaren Algorithmen für Medizin und MedTech. Neben ihrer Forschungstätigkeit verfügt sie über langjährige Lehrerfahrung an der Universität und vermittelt Studierenden praxisnahe Inhalte aus Bildverarbeitung, angewandter KI und mathematischen Methoden in der Data Science. Darüber hinaus führte sie Workshops und KI-Einführungsformate an Schulen durch, um junge Menschen frühzeitig für Technologien der Zukunft zu begeistern und ein grundlegendes Verständnis für verantwortungsvolle Nutzung von KI-Systemen zu fördern.
Termine
werden bekannt gegeben
Veranstaltungsort
Universität Innsbruck – Campus Technik
Seminarraum 4, Fürstenweg 176
6020 Innsbruck
Inhalte:
Durch den Einsatz aktueller Methoden aus den Bereichen Data Science, Künstlicher Intelligenz und Software-Engineering werden Innovationen gefördert, Prozesse automatisiert, Systeme vernetzt und neue Technologien zielgerichtet integriert. Die Studieninhalte werden in enger Zusammenarbeit mit der Industrie praxisorientiert vermittelt.
Im Rahmen individueller Schwerpunktsetzungen werden vier verschiedene Studienoptionen angeboten:
- Daten, Software und KI: Grundlagen und Praxis und Vertiefende Konzepte an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Data Science (60 ECTS)
Sie absolvieren den Universitätsstudiengang „Daten, Software und KI: Grundlagen und Praxis und Vertiefende Konzepte an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Data Science“ und erwerben eine umfassende Qualifikation in diesem Zukunftsbereich. - Daten, Software und KI: Grundlagen und Daten-getriebenes Lernen und KI-Entwicklung (30 ECTS)
Sie absolvieren die Basisversion des Programms und erhalten eine fundierte Grundausbildung im Universitätsstudiengang „Daten, Software und KI: Grundlagen und Daten-getriebenes Lernen und KI-Entwicklung“. Eine Erweiterung zum USG mit 60 ECTS ist jederzeit möglich. - Daten-getriebenes Lernen und KI-Entwicklung (10 ECTS)
Wenn Sie bereits Programmierkenntnisse besitzen und Ihre Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz erweitern möchten, ist der Kurs „Daten-getriebenes Lernen und KI-Entwicklung“ eine interessante Alternative. - Vertiefende Konzepte an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Data Science (10 ECTS)
Wenn Sie sich im Bereich modernes Software-Engineering und Data Science spezialisieren möchten, bietet der Kurs „Vertiefende Konzepte an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Data Science“ erweiterte Inhalte. Hierbei werden grundlegende Kenntnisse in Programmierung und Data Science vorausgesetzt.
Abschluss
Zertifikat mit Zeugnis der Universität Innsbruck
Anmeldung
Allgemeine Informationen zur Anmeldung.
Die Teilnahme an einem Universitätsstudiengang setzt die Zulassung als außerordentliche/r Studierende/r voraus.
