Computational Engineering(M.Sc.)

Ingenieurwesen, die Mathematik und die Informatik als interdisziplinär gleichberechtigte Lehrinhalte

Computational Engineering (B.Sc.)(M.Sc.)

Computational Engineering ist ein anspruchsvolles Fachgebiet, in dem das Ingenieurwesen, die Mathematik und die Informatik als interdisziplinär gleichberechtigte Lehrinhalte berücksichtigt werden. Durch diese Kombination sind Absolventen in der Lage, hochkomplexe technische Fragestellungen mithilfe des Computers effizient zu lösen. Außerdem erwerben sie durch die internationale Ausrichtung weitere Kompetenz, die sie für Tätigkeiten in den weltweit operierenden Unternehmen prädestiniert. Der Studiengang endet im deutschsprachigen Grundstudium mit dem Bachelor-Abschluss und im Aufbaustudium mit dem Master-Abschluss für deutsche und internationale Studierende. Darüber hinaus gibt es ein Förderprogramm für besonders qualifizierte Master-Studierende im Rahmen des Elitenetzwerkes Bayern.

Fachgebiet

Technische Entwicklungen werden immer komplexer und basieren in hohem Maße auf mathematischen Grundlagen. Ingenieure sind auf leistungsfähige Hard- und Software angewiesen, um neue Produkte zu entwickeln, unterschiedliche technische Lösungen zu vergleichen oder die Auswirkungen von Designentscheidungen vorherzusagen. Die Beherrschung von Methoden der Informatik ist damit zu einer Schlüsselkompetenz in der globalen Industriegesellschaft geworden. Intelligente technische Systeme sind ohne den Einsatz von Informatik nicht mehr denkbar.

Perspektiven

Die Einsatzgebiete für Absolventen sind sehr vielfältig, sowohl in staatlichen Forschungseinrichtungen als auch in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen großer und mittlerer Unternehmen. Tätigkeitsfelder sind beispielsweise Simulation technischer Prozesse, wissenschaftliche Visualisierung, Prozessoptimierung, virtuelle Produktentwicklung, Designentscheidungen, Entwicklung von Hardware und Software etc. Aufgrund ihrer interdisziplinären Ausbildung sind die Absolventen in der Lage, in Situationen, die sowohl Wissen aus der Informatik als auch aus dem Ingenieurwesen erfordern, flexibel und qualifiziert zu agieren und zu reagieren.

Struktur des Programms

Das Bachelorprogramm ist in die drei Säulen, Informatik, Mathematik und ein Technisches Anwendungsfach, unterteilt, die die Inhalte des Programms repräsentieren. Die vertikale Struktur zeigt die Abfolge der Semester an. Die Regelstudienzeit für den deutschsprachigen Bachelor beträgt sechs Semester. Die Studenten haben die Möglichkeit, auch englischsprachige Vorlesungen zu besuchen. Das Programm ist offen für jeden mit einem deutschen Hochschulreifezeugnis oder einem entsprechenden Abschluss. Neben den Kursen aus den Bereichen Mathematik, Informatik und Technisches Anwendungsfach (TAF) können die Studenten sich durch die Technische Wahlfächer weiter zu spezialisieren. Darüber hinaus müssen die Studenten ein Seminar und ein Softskillkurs besuchen sowie ein Industriepraktikum absolvieren. Der akademische Grad Bachelor in Computational Engineering wird durch die schriftliche Abschlussarbeit, die Bachelorarbeit, erlangt.

Das viersemestrige Masterprogramm ist international ausgerichtet mit Deutsch und Englisch als Unterrichtsprache. Das vierte Semester ist für die Bearbeitung der Masterarbeit vorgesehen. Die horizontale Struktur des Programms besteht aus den drei Bereichen Mathematik, Informatik und Technisches Anwendungsfach (TAF). Für das Masterprogramm ist eine Bewerbung erforderlich, über die Zulasssung entscheidet die Zulassungskommission. Die Zulassung zum Masterprogramm setzt einen überdurchschnittlichen Bachelor-, Diplom- oder einen anderen gleichwertigen Abschluss voraus.

Abschluss: Bachelor of Science (B.Sc.)
Studiendauer: 6 Semester
Studienort: Erlangen
NC-Fach /Vorpraktikum: nein / nicht erforderlich
Sprache: Deutsch

Abschluss: Master of Science (M.Sc.)
Studiendauer: 4 Semester
Studienort: Erlangen
Sprache: Deutsch / Englisch

Bachelor of Science (ID 6159)

1. Semester

• Algorithmen und Datenstrukturen (10 CP)
• CE I (Rechnerarchitektur) (7 CP)
• Experimentalphysik f. Naturwissenschaftler I (5 CP)
• Mathematik für CE 1 (7 CP)

2. Semester

• CE II (Modellierung) (5 CP)
• Experimentalphysik f. Naturwissenschaftler II (5 CP)
• Mathematik für CE 2 (7 CP)
• Systemprogrammierung (5 CP)

3. Semester

• Mathematik für CE 3 (5 CP)
• Numerik für Ingenieure I (5 CP)

4. Semester

• Mathematik für CE 4 (5 CP)
• Numerik für Ingenieure II (5 CP)

5. Semester

• Simulation and Modeling I (5 CP)
• Simulation und Wissenschaftliches Rechnen I (7 CP)

6. Semester

• Simulation und Wissenschaftliches Rechnen II (7 CP)

weitere Module

• Angewandte Strömungsmechanik (5 CP, W)
• Applied Visualization (5 CP, W)
• Applied Visualization ohne Praktikum (2 CP, W)
• Approximationsalgorithmen (7 CP, W)
• Architekturen von Superrechnern (5 CP, W)
• Aspekte des Datenschutzes und ausgewählte Sicherheitsstrukturen in der Informationstechnik (5 CP, W)
• Computational Optics (7 CP, W)
• Computerunterstützte Messdatenerfassung (5 CP, W)
• CPU Entwurf mit VHDL (7 CP, W)
• Cyber-Physical Systems (5 CP, W)
• Diagnostic Medical Image Processing-V (5 CP, W)
• Digitaltechnik (5 CP, W)
• Echtzeitsysteme (5 CP, W)
• Effiziente Kombinatorische Algorithmen (7 CP, W)
• Einführung in die Grundlagen der Elektrotechnik für CE-Studierende (2 CP, W)
• Eingebettete Systeme (5 CP, W)
• Elastostatik und Festigkeitslehre (7 CP, W)
• Elektromagnetische Felder I (2 CP, W)
• Ereignisdiskrete Systeme (5 CP, W)
• Experimentalphysik für Naturwissenschaftler I (5 CP, W)
• Experimentalphysik für Naturwissenschaftler II (5 CP, W)
• Grundlagen der Elektrischen Antriebstechnik (5 CP, W)
• Grundlagen der Rechnerarchitektur und -organisation (5 CP, W)
• Grundlagen der Schaltungstechnik (5 CP, W)
• Grundlagen des Software Engineering (7 CP, W)
• Hardware-Software-Co-Design (5 CP, W)
• Hardware-Software-Co-Design mit Praktikum (7 CP, W)
• High End Simulation in Practice (7 CP, W)
• Image processing in optical nanoscopy (5 CP, W)
• Informationstheorie (5 CP, W)
• Interventional Medical Image Processing-V (5 CP, W)
• Introduction to Pattern Recognition (7 CP, W)
• Kommunikationsnetze (5 CP, W)
• Komplexität von Algorithmen (7 CP, W)
• Komponenten optischer Kommunikationssysteme (5 CP, W)
• Mathematik für CE 3 (5 CP, W)
• Mathematik für CE 4 (5 CP, W)
• Mathematische Modellierung (5 CP, W)
• Memristive Computing (5 CP, W)
• Nachrichtentechnische Systeme (7 CP, W)
• Numerische und experimentelle Modalanalyse (5 CP, W)
• Optische Übertragungssysteme - Sender- und Empfängerkonzepte (2 CP, W)
• Optische Übertragungstechnik (5 CP, W)
• Parallele Algorithmen (5 CP, W)
• Parallele Systeme (5 CP, W)
• Parallele und Funktionale Programmierung (5 CP, W)
• Praktikum Numerik II für Ingenieure (2 CP, W)
• Praktikum Photonik/Lasertechnik 1 (2 CP, W)
• Praktikum Simulation und Modellierung 1 (2 CP, W)
• Praktische Softwaretechnik (5 CP, W)
• Programmierung und Architekturen von Cluster-Rechnern (7 CP, W)
• Rechnerkommunikation (5 CP, W)
• Seminar Photonik/Lasertechnik (2 CP, W)
• Sensoren und Aktoren der Mechatronik (5 CP, W)
• Simulation and Modeling I (5 CP, W)
• Simulation and Modeling II (7 CP, W)
• Software-Entwicklung in Großprojekten (5 CP, W)
• Sprachverstehen (5 CP, W)
• Statik (5 CP, W)
• Stochastische Prozesse (5 CP, W)
• Strömungsmesstechnik (5 CP, W)
• Test and Analysis Techniques for Software Verification and Validation (5 CP, W)
• The AMOS Project (10 CP, W)
• Transportprozesse (5 CP, W)
• Verbrennungstechnik (5 CP, W)
• Verifikation digitaler Systeme (5 CP, W)
• Visualisierung (2 CP, W)
• Wahlmodul Bachelor (5 CP, W)
• Wavelettransformationen-VU (7 CP, W)
• Werkstoffe und ihre Struktur (5 CP, W)