Computer Engineering + AI – echte berufliche Nische oder in der Praxis zwei getrennte Welten?

Randbemerkung, ML (machine learning) und (AI) sind im heutigen Sprachgebrauch zwei getrennte Fächer. In der Bilderkennung wird machine learning seit Jahrzehnten eingesetzt, Stichwort: "Open-CV"

Oder sind ML und Hardware in der Praxis meist so stark getrennt, dass man sich am Ende ohnehin für eine Seite spezialisieren muss?

Als Konstrukteur (Engineering) eher letzteres, der Grund ist aber auch die Parallelisierung der Fertigung. Also während die Hardware (FPGA-Board mit Filterbank) gemacht wird, wird zeitgleich auf einem Computer die Gewichtsdaten per (langweiligen) Training erzeugt. Da gibt es eine witzige Szenen in "the silicon valley":

• https://youtu.be/FnigvS_uI1w?t=120

In kleinen Firmen muss oft einer alles machen, sinnvoll ist es aber schon, das "Füttern von Trainingsdaten" einen anderen machen zu lassen.

Als Student würde ich beides hören, mich aber auf CAE ("Computer Aided Engineering") konzentrieren.

Als Student würde ich alles mitnehmen, aber auch bedenken was Dich später schnell ersetzen könnte. Deswegen sollte man gut überlegen, was KI und andere nicht können und NUR vor Ort zu erledigen ist.

Bachelor in Computer Engineering und einem spezialisierten AI-Studiengang.

Verlink doch mal auf eine Seite die die Studieninhale (Curriculum, Vorlesungen) konkret auflistet.

Bspw:

• https://www.rwth-aachen.de/cms/root/studium/vor-dem-studium/studiengaenge/liste-aktuelle-studiengaenge/studiengangbeschreibung/~nbrcg/computer-engineering-b-sc/?lidx=1

Lu schrieb:

aber auch bedenken was Dich später schnell ersetzen könnte.

Wenn man das heute weiss, hat man etwas, das man selbst entwickeln kann.

AL-BARA ALI M. schrieb:

Ich stehe aktuell vor der Wahl zwischen einem Bachelor in Computer Engineering und einem spezialisierten AI-Studiengang.

Mit KI steht einem derzeit alles offen.

Wie das in 10 Jahren aussieht, weiss keiner. Aber du bist ja in 2 fertig.

CE ist eher tot. Macht die KI.

Naturlich kann sich auch jeder dem Fortschritt verweigern und später hinzulernen, aber dann ist der Zug schon abgefahren.