Cognitive Industry Engineering

Q: Ist der Kurs Cognitive Industry Engineering berufsbegleitend?

Ja. Der Universitätskurs ist als Blended-Learning-Format konzipiert und kombiniert Präsenzphasen mit Selbststudium und Praxistransfer. Es gibt 12 Präsenztage vor Ort. Darüber hinaus gibt es einen digital unterstützten Austausch zwischen Lehrenden und Teilnehmenden.

Q: Welche Vorkenntnisse sind für die Teilnahme am Kurs Cognitive Industry Engineering erforderlich?

Vorausgesetzt wird: Eine abgeschlossene technische Ausbildung (z. B. HTL-Matura) oder vergleichbare Qualifikation, nachgewiesen durch einschlägige Berufserfahrung Zusätzlich erforderlich: Grundlegendes technisches Verständnis Erste Programmiererfahrungen Für einzelne Module werden spezifische Vorkenntnisse empfohlen, z. B. in: Python Netzwerktechnik Statistik

Q: Ist der Kurs auch für Führungskräfte ohne vertiefende Programmierkenntnisse geeignet?

Ja, ausdrücklich. Der Universitätskurs richtet sich gezielt an Fach- und Führungskräfte der produzierenden Industrie. Der Kurs vermittelt strategisches, technologisches und methodisches Verständnis. Insbesondere Modul I (Technische Basis) und Modul III (Nachhaltiges System Design) sind für Führungskräfte relevant, die: Technologieentscheidungen treffen Digitalisierungs- und KI-Projekte steuern regulatorische und nachhaltige Anforderungen berücksichtigen müssen

Q: Welche Rolle spielt der EU AI Act im Kurs Cognitive Industry Engineering?

Der EU AI Act ist ein zentraler Bestandteil von Modul III (Nachhaltiges System Design). Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse zu: AI Risk Management Sicheren und vertrauenswürdigen KI-Systemen (Safe & Secure AI) Regulatorischen Anforderungen für industrielle KI-Anwendungen Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung regulatorischer Vorgaben in der Industrie.

Q: Wie praxisnah ist der Kurs Cognitive Industry Engineering?

Der Praxisbezug ist ein zentrales Element des Kurses. Ein wesentlicher Bestandteil ist ein Transferprojekt, in dem die Teilnehmenden: Eine konkrete Aufgabenstellung aus ihrem eigenen beruflichen Umfeld bearbeiten Eie erlernten Methoden und Konzepte praktisch anwenden Ergebnisse in einem schriftlichen Bericht dokumentieren Diese in einer Abschlusspräsentation diskutieren Darüber hinaus gibt es: Expert*innenvorträge und interaktive Workshops Praktische Übungen und Code-Demos Bearbeitung realer Fallstudien aus dem industriellen Umfeld

Q: In welcher Sprache wird der Kurs Cognitive Industry Engineering angeboten?

Je nach Nachfrage bzw. Bedarf, kann der Kurs in deutscher oder englischer Sprache angeboten werden. Im Regelfall werden je nach Vortragendem/Vortragender die Lehrveranstaltungen in deutscher oder englischer Sprache abgehalten.

Q: Wie ist der zeitliche Umfang des Kurses?

Der Kurs wird in einem Zeitraum von 9 Wochen abgehalten und hat 12 Präsenztage vor Ort. Der Aufwand wird mit insgesamt 125 Stunden bestehend aus Präsenzlehre, Selbststudium und Transferprojekt ausgewiesen und entspricht 5 ECTS-Anrechnungspunkte.

Q: Welchen Abschluss erhalte ich nach erfolgreicher Teilnahme am Kurs Cognitive Industry Engineering?

Nach erfolgreichem Abschluss des gesamten Universitätskurses erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat der Technischen Universität Graz (5 ECTS). Bei erfolgreicher Absolvierung einzelner Module: Microcredential der TU Graz mit 1,5 bzw. 2 ECTS Teilnehmende ohne Prüfungsleistung erhalten eine Teilnahmebestätigung.

Q: Wie groß ist die maximale Teilnehmerzahl?

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20 Personen, um eine hohe Qualität der Lehre, Interaktion und Betreuung sicherzustellen.

TU Graz
Graz University of Technology

Praxisrelevante KI-Kompetenz für die produzierende Industrie

Der Universitätskurs Cognitive Industry Engineering qualifiziert Sie, kognitive Technologien wie KI, Machine Learning und verteilte Systeme strategisch zu planen und erfolgreich in industrielle Produktionsumgebungen zu integrieren. Der Kurs verbindet technologische Grundlagen mit datengetriebenen Methoden und nachhaltigem, menschenzentriertem Systemdesign.

Eine Kooperation von TU Graz Life Long Learning und Pro2Future GmbH.

Was lerne ich in diesem Kurs?

Für wen ist der Kurs relevant?

Wie kann ich teilnehmen?

Wie läuft der Kurs ab?

Ingenieur, der in einer modernen Fabrik einen Laptop mit KI verwendet

Eckdaten

Kursstart: 29. Mai 2026 (Kick-off), weitere Termine

Bewerbungsende: 8. Mai 2026, Bewerbung

Dauer: 9 Wochen

Abschluss:

Zertifikat der TU Graz (mit positiver Prüfung)
Teilnahmebestätigung (ohne Prüfung)

ETCS-Anrechnungspunkte: 5

Unterrichtssprache: Englisch oder Deutsch

Teilnahmegebühren: EUR 4.500,- (MwSt.-frei) inkl. Kursunterlagen und Pausengetränke

Kursort: TU Graz, online

Anzahl Teilnehmende: max. 20

Was lerne ich in diesem Kurs?

Kursinhalte

Der Universitätskurs Cognitive Industry Engineering vermittelt Ihnen praxisnahes Know-how für strategische Entscheidungen, technologische Umsetzung und regulatorische Sicherheit.

Der Universitätskurs besteht aus 3 Modulen:

Modul I: Technische Basis
Verständnis kognitiver Systeme, Auswahl von Embedded-, Edge- und Cloud-Plattformen, Sensorik sowie industriellen Kommunikationsstandards (z. B. OPC UA, MQTT).
Modul II: Kognitive Datenverarbeitung
Analyse industrieller Daten mit Machine Learning, Deep Learning und Computer Vision für Prognose, Qualitätssicherung und Optimierung.
Modul III: Nachhaltiges System Design
Entwicklung sicherer, nachhaltiger und regelkonformer KI-Systeme unter Berücksichtigung von EU AI Act, Interoperabilität und modernen verteilten Architekturen.

Lehrplan

Vorteile für Ihr Unternehmen

Schnellere Identifikation sinnvoller KI-Anwendungsfälle
Reduktion von Fehlinvestitionen durch fundierte Technologiekompetenz
Nachhaltige Verankerung digitaler Kompetenzen im Unternehmen
Höhere Erfolgsquote bei Digitalisierungs- und Automatisierungsprojekten
Mitarbeitende, die Technologie, Daten und Strategie verbinden

Darüber hinaus:

Praxisnahe Anwendung auf eigene betriebliche Fragestellungen
Geeignete Schulungsmaßnahme zum Kompetenzaufbau gemäß der KI-Verordnung der EU (AI Act Art.4)
Zertifikat der TU Graz

Für wen ist der Kurs relevant?

Zielgruppen

Der Universitätskurs richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus der produzierenden Industrie, die Verantwortung für Digitalisierung, Automatisierung oder KI-basierte Systeme tragen oder übernehmen möchten:

Ingenieur*innen und Techniker*innen (Produktion, Automatisierung, IT/OT)
Projektleiter*innen und Systemarchitekt*innen
Softwareentwickler*innen und Data Scientists im industriellen Umfeld
Produktmanager*innen und F&E-Mitarbeiter*innen
Technische Führungskräfte und Entscheider*innen (Industrie 4.0, Digitalisierung, KI)

Zulassungsvoraussetzungen

Wer kann teilnehmen?

Abgeschlossene technische Ausbildung (z.B. HTL-Matura) oder vergleichbare Qualifikation mit einschlägiger Berufserfahrung
Erste Programmiererfahrungen

Zusätzlich:

Für einzelne Vertiefungsmodule werden spezifische Vorkenntnisse (z.B. in Netzwerktechnik, Python, oder Statistik) empfohlen.

Markurs Jäger, Kursleiter "Cognitive Engineering Industry" — Dr. Markus Jäger, Kursleiter, Senior Researcher beim Competence Center for Excellent Technologies Pro²Future

„Der Kurs Cognitive Industry Engineering richtet sich gezielt an Fach- und Führungskräfte aus Industriebetrieben, die kognitive Technologien nicht nur verstehen, sondern unter realen Produktionsbedingungen wirksam einsetzen wollen. Die Teilnehmenden lernen, industrielle KI-Lösungen strategisch zu planen, fundiert zu bewerten und so umzusetzen, dass sie messbaren Nutzen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil im eigenen Unternehmen schaffen.“

DI Gerd Hribernig, CEO der Pro2Future GmbH

„Das Competence Center for Excellent Technologies Pro²Future arbeitet seit 2017 intensiv mit produzierenden Unternehmen und Universitäten zusammen, um gemeinsam Technologien im Bereich von kognitiven Produkten und kognitiven Produktionssystemen zu erforschen und in Innovationen zu überführen.
Wichtige Erkenntnisse und wesentliche Ergebnisse aus über 100 Projekten und mehr als 340 Veröffentlichungen werden im Rahmen des Universitätskurses Cognitive Industry Engineering Fach- und Führungskräften helfen, Digitale Transformation, künstliche Intelligenz und Industry X.0 in Unternehmen praktisch zum Einsatz zu bringen.“