Studiengangsbeschreibung
Inhalt
Komplexe technische Systeme dominieren Anwendungsfelder wie Medizintechnik, Energietechnik oder Luftfahrt sowie zahlreiche weitere. Bei der Systementwicklung müssen Ingenieur:innen und Informatiker:innen Hand-in-Hand zusammenarbeiten. Insbesondere gilt dies an den Schnittstellen zwischen vernetzten Rechensystemen und deren physischer Umwelt - man spricht von cyber-physischen Systemen (CPS, engl. „Cyber-Physical Systems“). Deren Verbreitung und damit die Bedeutung für die Gesellschaft sowie auch deren Komplexität werden mit fortschreitender Digitalisierung zukünftig noch weiter zunehmen.
Der Studiengang Informatik-Ingenieurwesen adressiert cyber-physische Systeme mit einer kombinierten, wissenschaftlich fundierten Ausbildung in den drei Pfeilern Informatik, Mathematik und Ingenieurwesen. In Informatik werden grundlegende Methoden der Softwareentwicklung, Programmierung und Qualitätssicherung vermittelt. Im Ingenieursbereich sind Grundlagen der Elektrotechnik sowie speziell in Regelungs- sowie Nachrichtentechnik zentral, um Schnittstellen zur physischen Welt und digitale Vernetzung tiefgreifend verstehen, charakterisieren und entwerfen zu können. Freiräume im fortgeschrittenen Studium ermöglichen Anknüpfungspunkte zu anderen Ingenieursdisziplinen und neuesten Informatikmethoden. Weiterhin werden methodische Kenntnisse vermittelt, um sich auch nach dem Studium selbstständig mit neuen Technologien vertraut zu machen. Ebenso werden die sozialen Kompetenzen für die Arbeit in Teams vermittelt.
Studienverlaufspläne in (M) Medizintechnik, (I) intelligenten Energiesystemen, (E) eingebetteten Systemen und (C) Grundlagen der Berechnung zeigen mögliche Fokussierungen auf.
Auf diese Weise wird zukunftssicheres Wissen für nahezu alle Anwendungsbereiche erworben.
Berufliche Perspektiven
Ein erfolgreicher Abschluss des Bachelorstudiengangs Informatik-Ingenieurwesen ermöglicht es einerseits ein wissenschaftlich-vertiefendes Masterstudium in Informatik, Informatik-Ingenieurwesen oder einem angrenzenden Fach aufzunehmen. Andererseits ist ein früher Berufseinstieg in Branchen aus Handel, Industrie und Verwaltung möglich. Die Absolvent:innen werden vornehmlich als Informatiker:innen oder Systementwickler:innen cyber-physischer Systeme tätig sein.
Lernziele
Die nachfolgend aufgeführten Lernziele versetzen die Absolvent:innen in die Lage, das erworbene Fachwissen auf neue Themenstellungen zu übertragen. Sie können Problemstellungen in ihrer Disziplin erfassen, analysieren und selbständig oder in einem Team effizient lösen. Ergebnisse können beurteilt, evaluiert, kritisch hinterfragt und daraufhin selbständige Entscheidungen getroffen werden. Die Lernziele sind im Folgenden in Kenntnisse, Fertigkeiten, Sozialkompetenz und Selbstständigkeit eingeteilt.
Kenntnisse
- Ingenieurwissenschaften: Absolvent:innen kennen Grundlagen und Methoden der Ingenieurwissenschaften mit einem Fokus in der Elektrotechnik.
- Wirtschaftswissenschaften: Absolvent:innen kennen Grundlagen und Methoden der Wirtschaftswissenschaften.
- Informatik: Absolvent:innen kennen grundlegende Methoden und Verfahren zur Modellbildung und Problemlösung in der theoretischen, praktischen und technischen Informatik.
- Mathematik: Absolvent:innen kennen die Grundlagen und Methoden der linearen Algebra, der Differentialrechnung in einer und in mehreren Veränderlichen, der diskreten Mathematik, der höheren Analysis, der Stochastik und der Numerik. Sie können diese beschreiben und ihre Beweise skizzieren.
- Brückenschlag zwischen Informatik und Ingenieurwissenschaften: Absolvent:innen kennen grundlegende Methoden und Verfahren, um Schnittstellen zwischen Ingenieursanwendungen einerseits und Modellen der Informatik andererseits zu beschreiben. Absolvent:innen sind vertraut mit den Grundzügen informations- und kommunikationstechnischer Systeme, so genannter cyber-physischer Systeme. Dies beinhaltet relevante Architekturen für Steuerungssysteme, Informationsübertragung sowie -speicherung, Interaktionsmechanismen, Sensorik sowie Aktorik und die Gewinnung sowie Verarbeitung von Information, Wissen und Erkenntnissen aus dem System heraus.
Fertigkeiten
- Ingenieurwissenschaften: Absolvent:innen können ihr Wissen über mathematisch-naturwissenschaftliche und systemtechnische Grundlagen und Methoden der Ingenieurwissenschaften auf spezifische theoretische und praktische Probleme anwenden und Lösungen erarbeiten.
- Informatik: Absolvent:innen sind im Stande, Instanzen formaler Modelle in der Informatik anhand grundlegender Modellierungsansätze zu entwickeln sowie ihre Berechenbarkeit und Komplexität einzuschätzen. Sie können Softwarelösungen entwerfen und sie mittels geeigneter Programmierwerkzeuge umsetzen. Sie können für die Umsetzung geeignete Hardware auswählen, programmieren und integrieren.
- Mathematik: Absolvent:innen können Aufgabenstellungen aus der Analysis, der linearen Algebra, der diskreten Mathematik, der Stochastik und der Numerik mit den erlernten Methoden lösen.
- Brückenschlag zwischen Informatik und Ingenieurwissenschaften: Absolvent:innen können Schnittstellen zwischen Ingenieursdisziplinen und der Informatik identifizieren, diese formalisieren und realisieren. Absolvent:innen können Software-Lösungen für Ingenieursanwendungen realisieren. Absolvent:innen können einfache cyber-physische Systeme realisieren.
Sozialkompetenz
- Absolvent:innen sind in der Lage, Vorgehensweise und Ergebnisse ihrer Arbeit schriftlich und mündlich verständlich darzustellen.
- Absolvent:innen können über Inhalte und Probleme des Ingenieurwesens mit Fachleuten und Laien kommunizieren. Sie können auf Nachfragen, Ergänzungen und Kommentare geeignet reagieren.
- Absolvent:innen sind in der Lage, in Gruppen zu arbeiten. Sie können Teilaufgaben definieren, verteilen, dokumentieren und integrieren. Sie können zeitliche Vereinbarungen treffen und sozial interagieren.
Selbständigkeit
- Absolvent:innen sind in der Lage, notwendige fachliche Informationen zu beschaffen und in den Kontext ihres Wissens zu setzen.
- Absolvent:innen können ihre vorhandenen Kompetenzen realistisch einschätzen und Defizite selbstständig aufarbeiten.
- Absolvent:innen können selbstorganisiert und -motiviert Themenkomplexe erlernen und Problemstellungen und Projekte bearbeiten (lebenslanges Lernen in der Ingenieurpraxis).
Studiengangsstruktur
Das Curriculum des Bachelorstudiengangs Informatik-Ingenieurwesen ist wie folgt gegliedert. Neben den Pflichtkursen aus der Kernqulifikation sind aus den Bereichen Informatik bzw. Mathematik und Ingenieurwissenschaften je eine Mindestanzahl von Leistungspunkten zu belegen:
- Kernqualifikation: 138 Leistungspunkte
- Informatik: 12 Leistungspunkte
- Mathematik & Ingenieurwissenschaften: 6 Leistungspunkte
Zur Vertiefung des Studiums können Studierende Vorlesungen aus dem gesamten Katalog an technischen Veranstaltungen der TUHH auswählen. Insgesamt müssen 12 Leistungspunkte erreicht werden. Die Bachelorarbeit wird ebenfalls mit 12 Leistungspunkten bewertet. Damit ergibt sich ein Gesamtaufwand von 180 Leistungspunkten.
Die folgenden vier Studienverlaufspläne beschreiben spezielle Ausprägungen des IIW Bachelors
E. Eingebettete Systeme
1. Kernfächer Informatik
- Rechnerarchitektur
- Betriebssysteme
2. Kernfächer Mathematik & Ingenieurwissenschaften
- Elektronische Bauelemente
3. Technische Ergänzungskurse
- Halbleiterschaltungstechnik
- Compilerbau
I. Intelligente Stromnetze
1. Kernfächer Informatik
- Betriebssysteme
- Softwareentwicklung
2. Kernfächer Mathematik & Ingenieurwissenschaften
- Elektrische Energiesysteme I
3. Technische Ergänzungskurse
- Theoretische Elektrotechnik I
- Elektrotechnik III: Netzwerktheorie und Transienten
M. Medizintechnische Systeme
1. Kernfächer Informatik
- Rechnerarchitektur
- Software-Engineering
2. Kernfächer Mathematik & Ingenieurwissenschaften
- Einführung in Medizintechnische Systeme
3. Technische Ergänzungskurse
- Labor Cyber-Physical Systems
- Rechnerarchitektur
C. Computational Foundations
1. Kernfächer Informatik
- Funktionales Programmieren
- Berechenbarkeit und Komplexität
2. Kernfächer Mathematik & Ingenieurwissenschaften
- Kombinatorische Strukturen und Algorithmen
3. Technische Ergänzungskurse
- Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme
- Mathematik IV
Fachmodule der Kernqualifikation
Modul M0561: Diskrete Algebraische Strukturen |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Karl-Heinz Zimmermann |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Abiturkenntnisse in Mathematik. |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Wissen: Die Studierenden kennen
|
Fertigkeiten |
Fertigkeiten: Die Studierenden können
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Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren. |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachbüchern selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0164: Diskrete Algebraische Strukturen |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Karl-Heinz Zimmermann |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | |
Literatur |
Lehrveranstaltung L0165: Diskrete Algebraische Strukturen |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Karl-Heinz Zimmermann |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0850: Mathematik I |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Anusch Taraz | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse | Schulmathematik | ||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
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Fertigkeiten |
|
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
|
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Selbstständigkeit |
|
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 128, Präsenzstudium 112 | ||||||||
Leistungspunkte | 8 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Chemie- und Bioingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Digitaler Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Integrierte Gebäudetechnik: Kernqualifikation: Pflicht Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L2970: Mathematik I |
Typ | Vorlesung |
SWS | 4 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Mathematische Grundlagen:
Analysis: Grundzüge der Differential- und Integralrechnung einer Variablen
Lineare Algebra: Grundzüge der Linearen Algebra im Rn
|
Literatur |
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Lehrveranstaltung L2971: Mathematik I |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz, Dr. Dennis Clemens, Dr. Simon Campese |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L2972: Mathematik I |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1436: Prozedurale Programmierung für Informatiker |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Bernd-Christian Renner |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | Keine |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Studierende kennen
|
Fertigkeiten |
- Beherrschen der typischen Entwicklungswerkzeuge |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
- Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren. |
Selbstständigkeit |
- Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich
Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachbüchern selbständig zu
erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L2163: Prozedurale Programmierung für Informatiker |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Bernd-Christian Renner |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
- Prozedurale Programmierung: Fundamentale Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen, Funktionen, Zeiger und Arrays, Gültigkeitsbereiche und Lebensdauer von Variablen, Strukturen / Unionen, Funktionszeiger, |
Literatur |
- Greg Perry and Dean Miller. C Programming Absolute Beginner's Guide: No experience necessary! Que Publishing; 3. Auflage (7. August 2013). ISBN 978-0789751980. |
Lehrveranstaltung L2164: Prozedurale Programmierung für Informatiker |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Bernd-Christian Renner |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L2165: Prozedurale Programmierung für Informatiker |
Typ | Laborpraktikum |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Bernd-Christian Renner |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0577: Nichttechnische Angebote im Bachelor |
Modulverantwortlicher | Dagmar Richter |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | Keine |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Nichttechnischen Angebote (NTA) vermitteln die in Hinblick auf das Ausbildungsprofil der TUHH nötigen Kompetenzen, die ingenieurwissenschaftliche Fachlehre fördern aber nicht abschließend behandeln kann: Eigenverantwortlichkeit, Selbstführung, Zusammenarbeit und fachliche wie personale Leitungsbefähigung der zukünftigen Ingenieur*innen. Sie setzt diese Ausbildungsziele in ihrer Lehrarchitektur, den Lehr-Lern-Arrangements, den Lehrbereichen und durch Lehrangebote um, in denen sich Studierende wahlweise für spezifische Kompetenzen und ein Kompetenzniveau auf Bachelor- oder Masterebene qualifizieren können. Die Lehrangebote sind jeweils in einem Modulkatalog Nichttechnische Ergänzungskurse zusammengefasst. Die Lehrarchitektur besteht aus einem studiengangübergreifenden Pflichtstudienangebot. Durch dieses zentral konzipierte Lehrangebot wird die Profilierung der TUHH Ausbildung auch im Nichttechnischen Bereich gewährleistet. Die Lernarchitektur erfordert und übt eigenverantwortliche Bildungsplanung in Hinblick auf den individuellen Kompetenzaufbau ein und stellt dazu Orientierungswissen zu thematischen Schwerpunkten von Veranstaltungen bereit. Das über den gesamten Studienverlauf begleitend studierbare Angebot kann ggf. in ein-zwei Semestern studiert werden. Angesichts der bekannten, individuellen Anpassungsprobleme beim Übergang von Schule zu Hochschule in den ersten Semestern und um individuell geplante Auslandsemester zu fördern, wird jedoch von einer Studienfixierung in konkreten Fachsemestern abgesehen. Die Lehr-Lern-Arrangements sehen für Studierende - nach B.Sc. und M.Sc. getrennt - ein semester- und fachübergreifendes voneinander Lernen vor. Der Umgang mit Interdisziplinarität und einer Vielfalt von Lernständen in Veranstaltungen wird eingeübt - und in spezifischen Veranstaltungen gezielt gefördert. Die Lehrbereiche basieren auf Forschungsergebnissen aus den wissenschaftlichen Disziplinen Kulturwissenschaften, Gesellschaftswissenschaften, Kunst, Geschichtswissenschaften, Kommunikationswissenschaften, Migrationswissenschaften, Nachhaltigkeitsforschung und aus der Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften. Über alle Studiengänge hinweg besteht im Bachelorbereich zusätzlich ab Wintersemester 2014/15 das Angebot, gezielt Betriebswirtschaftliches und Gründungswissen aufzubauen. Das Lehrangebot wird durch soft skill und Fremdsprachkurse ergänzt. Hier werden insbesondere kommunikative Kompetenzen z.B. für Outgoing Engineers gezielt gefördert. Das Kompetenzniveau der Veranstaltungen in den Modulen der nichttechnischen Ergänzungskurse unterscheidet sich in Hinblick auf das zugrunde gelegte Ausbildungsziel: Diese Unterschiede spiegeln sich in den verwendeten Praxisbeispielen, in den - auf unterschiedliche berufliche Anwendungskontexte verweisende - Inhalten und im für M.Sc. stärker wissenschaftlich-theoretischen Abstraktionsniveau. Die Soft skills für Bachelor- und für Masterabsolventinnen/ Absolventen unterscheidet sich an Hand der im Berufsleben unterschiedlichen Positionen im Team und bei der Anleitung von Gruppen. Fachkompetenz (Wissen) Die Studierenden können
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Fertigkeiten |
Die Studierenden können in ausgewählten Teilbereichen
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Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden sind fähig ,
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in ausgewählten Bereichen in der Lage,
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Arbeitsaufwand in Stunden | Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen |
Leistungspunkte | 6 |
Lehrveranstaltungen |
Die Informationen zu den Lehrveranstaltungen entnehmen Sie dem separat veröffentlichten Modulhandbuch des Moduls. |
Modul M0743: Elektrotechnik I: Gleichstromnetzwerke und elektromagnetische Felder |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Matthias Kuhl |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden kennen die grundlegenden Theorien, Zusammenhänge und Methoden der Gleichstromnetzwerke, sowie elektrischer und magnetischer Felder. Hierzu gehören insbesondere:
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Fertigkeiten |
Die Studierenden können die Beziehungen zwischen Strömen und Spannungen in einfachen Gleichstromnetzwerken aufstellen, die Größen berechnen und Schaltungen dimensionieren. Sie können die Grundgesetze des elektrischen und magnetischen Felds anwenden und die Beziehung zwischen Feldgrößen aufstellen und auswerten. Widerstände, Kapazitäten und Induktivitäten einfacher Anordnungen können berechnet werden. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden sind in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten. Sie können Konzepte erklären und anhand von Beispielen das eigene oder das Verständnis anderer überprüfen und vertiefen. |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand der Grundlagenliteratur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen. Die Studierenden entwickeln die Ausdauer, um auch schwierigere Problemstellungen zu bearbeiten. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 100 Minuten |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Integrierte Gebäudetechnik: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0675: Elektrotechnik I: Gleichstromnetzwerke und elektromagnetische Felder |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 5 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Matthias Kuhl |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur |
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Lehrveranstaltung L0676: Elektrotechnik I: Gleichstromnetzwerke und elektromagnetische Felder |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Matthias Kuhl |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur |
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Modul M0547: Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Christian Becker | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Elektrotechnik I Mathematik I Gleichstromnetzwerke, komplexe Zahlen |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Die Studierenden können die grundlegende Theorien, Zusammenhänge und Methoden der Wechselstromlehre erklären. Sie können das Verhalten von linearen Netzwerken mit Hilfe der komplexen Notation von Spannungen und Strömen beschreiben. Sie können einen Überblick über die Anwendungen der Wechselstromlehre im Bereich der elektrischen Energietechnik geben. Sie können das Verhalten einfacher passiver und aktiver Bauelemente sowie deren Anwendung in einfachen Schaltungen erläutern. |
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Fertigkeiten |
Die Studierenden können einfache Wechselstrom-Netzwerke mit Hilfe der komplexen Notation von Spannungen und Strömen berechnen. Sie können einschätzen, welche prinzipiellen Effekte in einem Wechselstrom-Netzwerk auftauchen können. Sie können einfache Schaltkreise wie Schwingkreise, Filter und Anpassnetzwerke quantitativ analysieren und dimensionieren. Sie können die wesentlichen Elemente eines elektrischen Energieversorgungssystems (Übertrager, Leitung, Blindleistungskompensation, Mehrphasensystem) in ihrer Sinnhaftigkeit begründen und in ihren Grundzügen planen. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren. |
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Online-Tests, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Elektrotechnik I und Mathematik) verknüpfen. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 - 150 Minuten | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Integrierte Gebäudetechnik: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0178: Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 5 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Christian Becker |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
- Netzwerkverhalten bei allgemeinen Zeitabhängigkeiten - Darstellung und Eigenschaften von Sinussignalen - RLC-Elemente bei Wechselstrom/Wechselspannung - RLC-Elemente in komplexer Darstellung - Leistung in Wechselstrom-Netzwerken, Blindleistungskompensation - Ortskurven und Bode-Diagramme - Wechselstrommesstechnik - Schwingkreise, Filter, elektrische Leitungen - Übertrager, Drehstrom, Energiewandler - Einfache nichtlineare und aktive Bauelemente |
Literatur |
- M. Albach, "Elektrotechnik", Pearson Studium (2011) - T. Harriehausen, D. Schwarzenau, "Moeller Grundlagen der Elektrotechnik", Springer (2013) - R. Kories, H. Schmidt-Walter, "Taschenbuch der Elektrotechnik", Harri Deutsch (2010) - C. Kautz, "Tutorien zur Elektrotechnik", Pearson (2009) - A. Hambley, "Electrical Engineering: Principles and Applications", Pearson (2013) - R. Dorf, "The Electrical Engineering Handbook", CRC (2006) |
Lehrveranstaltung L0179: Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Christian Becker |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
- Netzwerkverhalten bei allgemeinen Zeitabhängigkeiten - Darstellung und Eigenschaften von Sinussignalen - RLC-Elemente bei Wechselstrom/Wechselspannung - RLC-Elemente in komplexer Darstellung - Leistung in Wechselstrom-Netzwerken, Blindleistungskompensation - Ortskurven und Bode-Diagramme - Wechselstrommesstechnik - Schwingkreise, Filter, elektrische Leitungen - Übertrager, Drehstrom, Energiewandler - Einfache nichtlineare und aktive Bauelemente |
Literatur |
- M. Albach, "Elektrotechnik", Pearson Studium (2011) - T. Harriehausen, D. Schwarzenau, "Moeller Grundlagen der Elektrotechnik", Springer (2013) - R. Kories, H. Schmidt-Walter, "Taschenbuch der Elektrotechnik", Harri Deutsch (2010) - C. Kautz, "Tutorien zur Elektrotechnik", Pearson (2009) - A. Hambley, "Electrical Engineering: Principles and Applications", Pearson (2013) - R. Dorf, "The Electrical Engineering Handbook", CRC (2006) |
Modul M0624: Automata Theory and Formal Languages |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Matthias Mnich |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Participating students should be able to - specify algorithms for simple data structures (such as, e.g., arrays) to solve computational problems - apply propositional logic and predicate logic for specifying and understanding mathematical proofs - apply the knowledge and skills taught in the module Discrete Algebraic Structures |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can explain syntax, semantics, and decision problems of propositional logic, and they are able to give algorithms for solving decision problems. Students can show correspondences to Boolean algebra. Students can describe which application problems are hard to represent with propositional logic, and therefore, the students can motivate predicate logic, and define syntax, semantics, and decision problems for this representation formalism. Students can explain unification and resolution for solving the predicate logic SAT decision problem. Students can also describe syntax, semantics, and decision problems for various kinds of temporal logic, and identify their application areas. The participants of the course can define various kinds of finite automata and can identify relationships to logic and formal grammars. The spectrum that students can explain ranges from deterministic and nondeterministic finite automata and pushdown automata to Turing machines. Students can name those formalism for which nondeterminism is more expressive than determinism. They are also able to demonstrate which decision problems require which expressivity, and, in addition, students can transform decision problems w.r.t. one formalism into decision problems w.r.t. other formalisms. They understand that some formalisms easily induce algorithms whereas others are best suited for specifying systems and their properties. Students can describe the relationships between formalisms such as logic, automata, or grammars. |
Fertigkeiten |
Students can apply propositional logic as well as predicate logic resolution to a given set of formulas. Students analyze application problems in order to derive propositional logic, predicate logic, or temporal logic formulas to represent them. They can evaluate which formalism is best suited for a particular application problem, and they can demonstrate the application of algorithms for decision problems to specific formulas. Students can also transform nondeterministic automata into deterministic ones, or derive grammars from automata and vice versa. They can show how parsers work, and they can apply algorithms for the language emptiness problem in case of infinite words. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
|
Selbstständigkeit |
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0332: Automata Theory and Formal Languages |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Matthias Mnich |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0507: Automata Theory and Formal Languages |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Matthias Mnich |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0829: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Christoph Ihl |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | Schulkenntnisse in Mathematik und Wirtschaft |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden können...
|
Fertigkeiten |
Die Studierenden können
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden sind in der Lage
|
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | mehrere schriftliche Leistungen über das Semester verteilt |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Bau- und Umweltingenieurwesen: Vertiefung Bauingenieurwesen: Wahlpflicht Bau- und Umweltingenieurwesen: Vertiefung Wasser und Umwelt: Wahlpflicht Bau- und Umweltingenieurwesen: Vertiefung Verkehr und Mobilität: Wahlpflicht Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Integrierte Gebäudetechnik: Kernqualifikation: Pflicht Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L0882: Betriebswirtschaftliche Übung |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Christoph Ihl, Katharina Roedelius |
Sprachen | DE |
Zeitraum |
WiSe/ |
Inhalt |
In der betriebswirtschaftlichen Horsaalübung werden die Inhalte der Vorlesung durch praktische Beispiele und die Anwendung der diskutierten Werkzeuge vertieft. Bei angemessener Nachfrage wird parallel auch eine Problemorientierte Lehrveranstaltung angeboten, die Studierende alternativ wählen können. Hier bearbeiten die Studierenden in Gruppen ein selbstgewähltes Projekt, das sich thematisch mit der Ausarbeitung einer innovativen Geschäftsidee aus Sicht eines etablierten Unternehmens oder Startups befasst. Auch hier sollen die betriebswirtschaftlichen Grundkenntnisse aus der Vorlesung zum praktischen Einsatz kommen. Die Gruppenarbeit erfolgt unter Anleitung eines Mentors. |
Literatur | Relevante Literatur aus der korrespondierenden Vorlesung. |
Lehrveranstaltung L0880: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Christoph Ihl, Prof. Christian Lüthje, Prof. Christian Ringle, Prof. Cornelius Herstatt, Prof. Kathrin Fischer, Prof. Matthias Meyer, Prof. Thomas Wrona, Prof. Thorsten Blecker, Prof. Wolfgang Kersten |
Sprachen | DE |
Zeitraum |
WiSe/ |
Inhalt |
Neben der Vorlesung, die die Fachinhalte vermittelt, erarbeiten die Studierenden selbstständig in Gruppen einen Business-Plan für ein Gründungsprojekt. Dafür wird auch das wissenschaftliche Arbeiten und Schreiben gezielt unterstützt. |
Literatur |
Bamberg, G., Coenenberg, A.: Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 14. Aufl., München 2008 Eisenführ, F., Weber, M.: Rationales Entscheiden, 4. Aufl., Berlin et al. 2003 Heinhold, M.: Buchführung in Fallbeispielen, 10. Aufl., Stuttgart 2006. Kruschwitz, L.: Finanzmathematik. 3. Auflage, München 2001. Pellens, B., Fülbier, R. U., Gassen, J., Sellhorn, T.: Internationale Rechnungslegung, 7. Aufl., Stuttgart 2008. Schweitzer, M.: Planung und Steuerung, in: Bea/Friedl/Schweitzer: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Bd. 2: Führung, 9. Aufl., Stuttgart 2005. Weber, J., Schäffer, U. : Einführung in das Controlling, 12. Auflage, Stuttgart 2008. Weber, J./Weißenberger, B.: Einführung in das Rechnungswesen, 7. Auflage, Stuttgart 2006. |
Modul M0851: Mathematik II |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Anusch Taraz | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse | Mathematik I | ||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
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Fertigkeiten |
|
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
|
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Selbstständigkeit |
|
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 128, Präsenzstudium 112 | ||||||||
Leistungspunkte | 8 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Chemie- und Bioingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Digitaler Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Integrierte Gebäudetechnik: Kernqualifikation: Pflicht Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L2976: Mathematik II |
Typ | Vorlesung |
SWS | 4 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | |
Literatur |
Lehrveranstaltung L2977: Mathematik II |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L2978: Mathematik II |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1432: Programmierparadigmen |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | NN |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Veranstaltung Prozedurale Programmierung oder gleichwertige Programmierkenntnisse in imperativer Programmierung |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studenten haben ein grundlegendes Verständnis über die objektorientierte und die generische Programmierung erworben und können diese in eigenen Programmierprojekten umsetzen. Sie können eigene Klassenhierarchien erstellen und verschiedene Formen der Vererbung unterscheiden. Sie haben ein grundlegendes Verständnis des Polymorphismus und können zwischen Laufzeit- und Compilierzeit-Polymorphismus unterschieden. Die Studenten sind mit dem Konzept der Datenkapselung vertraut und können Schnittstellen in private und öffentliche Methoden unterteilen. Sie können mit Exceptions umgehen und nutzen generische Programmierung um Datenstrukturen zu verallgemeinern. Die Studenten können die Vor- und Nachteile der beiden Programmierparadigmen |
Fertigkeiten |
Die Studenten können eine mittelgroße Problemstellung in Teilprobleme zerlegen und darauf aufbauend eigene Klassen in einer objektorientierten Programmiersprache erstellen. Sie können dabei ein öffentliche und private Schnittstellen entwerfen und die Implementierung durch Abstraktion generisch und erweiterbar umsetzen. Sie können verschiedene Sprachkonstrukte einer modernen Programmiersprache unterscheiden und diese geeignet in der Implementierung nutzen. Sie können Unit Tests entwerfen und implementieren. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Studierende können in Teams arbeiten und in Foren kommunizieren. |
Selbstständigkeit |
In Programmierpraktikum lernen die Studenten unter Aufsicht die objektorientierte Programmierung. In Übungen entwickeln sie individuell und unabhängig Lösungen und erhalten Feedback. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L2169: Programmierparadigmen |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des SD E |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur | Skript |
Lehrveranstaltung L2170: Programmierparadigmen |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dozenten des SD E |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur | Skript |
Lehrveranstaltung L2171: Programmierparadigmen |
Typ | Laborpraktikum |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des SD E |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur | Skript |
Modul M0834: Computernetworks and Internet Security |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Andreas Timm-Giel |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Basics of Computer Science |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students are able to explain important and common Internet protocols in detail and classify them, in order to be able to analyse and develop networked systems in further studies and job. |
Fertigkeiten |
Students are able to analyse common Internet protocols and evaluate the use of them in different domains. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
|
Selbstständigkeit |
Students can select relevant parts out of high amount of professional knowledge and can independently learn and understand it. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Data Science: Kernqualifikation: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1098: Computer Networks and Internet Security |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 5 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Dr. Koojana Kuladinithi, Prof. Sibylle Fröschle |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
In this class an introduction to computer networks with focus on the Internet and its security is given. Basic functionality of complex protocols are introduced. Students learn to understand these and identify common principles. In the exercises these basic principles and an introduction to performance modelling are addressed using computing tasks and physical labs. In the second part of the lecture an introduction to Internet security is given. This class comprises:
|
Literatur |
Further literature is announced at the beginning of the lecture. |
Lehrveranstaltung L1099: Computer Networks and Internet Security |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dr. Koojana Kuladinithi, Prof. Sibylle Fröschle |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0662: Numerical Mathematics I |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sabine Le Borne |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students are able to
|
Fertigkeiten |
Students are able to
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are able to
|
Selbstständigkeit |
Students are capable
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 Minuten |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Advanced Materials: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Pflicht Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Vertiefung Energietechnik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Maschinenbau: Vertiefung Theoretischer Maschinenbau: Pflicht Maschinenbau: Vertiefung Energietechnik: Wahlpflicht Maschinenbau: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs Kernfächer: Wahlpflicht Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0417: Numerical Mathematics I |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sabine Le Borne |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0418: Numerical Mathematics I |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sabine Le Borne, Dr. Jens-Peter Zemke |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0730: Technische Informatik |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Heiko Falk | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundkenntnisse der Elektrotechnik |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Dieses Modul vermittelt Grundkenntnisse der Funktionsweise von Rechensystemen. Abgedeckt werden die Ebenen von der Assemblerprogrammierung bis zur Gatterebene. Das Modul behandelt folgende Inhalte:
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Fertigkeiten |
Die Studierenden fassen ein Rechensystem aus der Perspektive des Architekten auf, d.h. sie erkennen die interne Struktur und den physischen Aufbau von Rechensystemen. Die Studierenden können analysieren, wie hochspezifische und individuelle Rechner aus einer Sammlung gängiger Einzelkompenenten zusammengesetzt werden. Sie sind in der Lage, die unterschiedlichen Abstraktionsebenen heutiger Rechensysteme - von Gattern und Schaltungen bis hin zu Prozessoren - zu unterscheiden und zu erklären. Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, die Wechselwirkungen zwischen einem physischen Rechensystem und der darauf ausgeführten Software beurteilen zu können. Insbesondere sollen sie die Konsequenzen der Ausführung von Software in den hardwarenahen Schichten von der Assemblersprache bis zu Gattern erkennen können. Sie sollen so in die Lage versetzt werden, Auswirkungen unterer Schichten auf die Leistung des Gesamtsystems abzuschätzen und geeignete Optionen vorzuschlagen. |
||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, ähnliche Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren. |
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachliteratur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 Minuten, Inhalte der Vorlesung und Übungen | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Wahlpflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Integrierte Gebäudetechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0321: Technische Informatik |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0324: Technische Informatik |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0853: Mathematik III |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Marko Lindner |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Mathematik I + II |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
|
Selbstständigkeit |
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 128, Präsenzstudium 112 |
Leistungspunkte | 8 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 60 min (Analysis III) + 60 min (Differentialgleichungen 1) |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Chemie- und Bioingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Digitaler Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Integrierte Gebäudetechnik: Kernqualifikation: Pflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Verkehrsplanung und -systeme: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Produktionsmanagement und Prozesse: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Pflicht Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung Verkehrsplanung und -systeme: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung Produktionsmanagement und Prozesse: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Pflicht |
Lehrveranstaltung L1028: Analysis III |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Grundzüge der Differential- und Integralrechnung mehrerer Variablen:
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L1029: Analysis III |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1030: Analysis III |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1031: Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen) |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Grundzüge der Theorie und Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L1032: Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen) |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1033: Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen) |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1423: Algorithmen und Datenstrukturen |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Matthias Mnich | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
|
||||||||
Fertigkeiten |
|
||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
|
||||||||
Selbstständigkeit |
|
||||||||
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Pflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Data Science: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L2046: Algorithmen und Datenstrukturen |
Typ | Vorlesung |
SWS | 4 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Matthias Mnich |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L2047: Algorithmen und Datenstrukturen |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Matthias Mnich |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1578: Seminare Informatik |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Dozenten des SD E |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlegende Module aus der Informatik und Mathematik auf Bachelorebene. |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden können
|
Fertigkeiten |
Die Studierenden können
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden sind in der Lage,
|
Selbstständigkeit |
Die Studierenden werden die Lage versetzt,
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Referat |
Prüfungsdauer und -umfang | x |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Wahlpflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Data Science: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L2362: Seminar Informatik I |
Typ | Seminar |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des SD E |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum |
WiSe/ |
Inhalt | |
Literatur |
Lehrveranstaltung L2361: Seminar Informatik II |
Typ | Seminar |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des SD E |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum |
WiSe/ |
Inhalt | |
Literatur |
Modul M0672: Signale und Systeme |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Gerhard Bauch |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Mathematik 1-3 Das Modul führt in das Thema der Signal- und
Systemtheorie ein. Sicherer Umgang mit grundlegenden mathematschen Methoden, wie sie in den
Modulen Mathematik 1-3 vermittelt werden, wird erwartet. Darüber hinaus sind Vorkenntnisse in Grundlagen von
Spektraltransformationen (Fourier-Reihe, Fourier-Transformation,
Laplace-Transformation) zwar nützlich, aber keine Voraussetzung. |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden können Signale und lineare zeitinvariante (LTI) Systeme im Sinne der Signal- und Systemtheorie klassifizieren und beschreiben. Sie beherrschen die grundlegenden Integraltransformationen zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter deterministischer Signale und Systeme. Sie können deterministische Signale und Systeme in Zeit- und Bildbereich mathematisch beschreiben und analysieren. Sie verstehen elementare Operationen und Konzepte der Signalverarbeitung und können diese in Zeit- und Bildbereich beschreiben. Insbesondere verstehen Sie die mit dem Übergang vom zeitkontinuierlichen zum zeitdiskreten Signal bzw. System einhergehenden Effekte in Zeit- und Bildbereich. Die Studierenden kennen die Vorlesungs- und Übungsinhalte und können diese erläutern sowie auf neue Fragestellungen anwenden. |
Fertigkeiten |
Die Studierenden können deterministische Signale und lineare zeitinvariante Systeme mit den Methoden der Signal- und Systemtheorie beschreiben und analysieren. Sie können einfache Systeme hinsichtlich wichtiger Eigenschaften wie Betrags- und Phasenfrequenzgang, Stabilität, Linearität etc. analysieren und entwerfen. Sie können den Einfluß von LTI-Systemen auf die Signaleigenschaften in Zeit- und Frequenzbereich beurteilen. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten. |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Computer Science: Vertiefung II. Mathematik und Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Integrierte Gebäudetechnik: Kernqualifikation: Pflicht Maschinenbau: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0432: Signale und Systeme |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
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Lehrveranstaltung L0433: Signale und Systeme |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0803: Embedded Systems |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Heiko Falk | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse | Computer Engineering | ||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Embedded systems can be defined as information processing systems embedded into enclosing products. This course teaches the foundations of such systems. In particular, it deals with an introduction into these systems (notions, common characteristics) and their specification languages (models of computation, hierarchical automata, specification of distributed systems, task graphs, specification of real-time applications, translations between different models). Another part covers the hardware of embedded systems: Sonsors, A/D and D/A converters, real-time capable communication hardware, embedded processors, memories, energy dissipation, reconfigurable logic and actuators. The course also features an introduction into real-time operating systems, middleware and real-time scheduling. Finally, the implementation of embedded systems using hardware/software co-design (hardware/software partitioning, high-level transformations of specifications, energy-efficient realizations, compilers for embedded processors) is covered. |
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Fertigkeiten |
After having attended the course, students shall be able to realize simple embedded systems. The students shall realize which relevant parts of technological competences to use in order to obtain a functional embedded systems. In particular, they shall be able to compare different models of computations and feasible techniques for system-level design. They shall be able to judge in which areas of embedded system design specific risks exist. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Students are able to solve similar problems alone or in a group and to present the results accordingly. |
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Selbstständigkeit |
Students are able to acquire new knowledge from specific literature and to associate this knowledge with other classes. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 Minuten, Inhalte der Vorlesung und Übungen | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Luftfahrttechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Mechatronics: Kernqualifikation: Wahlpflicht Mechatronik: Vertiefung Schiffstechnik: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Elektrische Systeme: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Dynamische Systeme und AI: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Roboter- und Maschinensysteme: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Medizintechnik: Pflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0805: Embedded Systems |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L2938: Embedded Systems |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0806: Embedded Systems |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0727: Stochastik |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Matthias Schulte |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
|
Selbstständigkeit |
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Advanced Materials: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Pflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Advanced Materials: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Data Science: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Wahlpflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0777: Stochastik |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Matthias Schulte |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0778: Stochastik |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Matthias Schulte |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0833: Grundlagen der Regelungstechnik |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Timm Faulwasser |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundkenntnisse der Behandlung von Signalen und Systemen im Zeit- und Frequenzbereich und der Laplace-Transformation. |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | Studierende können in kleinen Gruppen fachspezifische Fragen gemeinsam bearbeiten und ihre Reglerentwürfe experimentell testen und bewerten |
Selbstständigkeit |
Studierende können sich Informationen aus bereit gestellten Quellen (Skript, Software-Dokumentation, Versuchsunterlagen) beschaffen und für die Lösung gegebener Probleme verwenden. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe wöchentlicher On-Line Tests kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Chemie- und Bioingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Vertiefung II. Anwendung: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Verkehrsplanung und -systeme: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Produktionsmanagement und Prozesse: Wahlpflicht Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs Kernfächer: Wahlpflicht Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung II. Verkehrsplanung und -systeme: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung II. Produktionsmanagement und Prozesse: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0654: Grundlagen der Regelungstechnik |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Timm Faulwasser |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Signale und Systeme
Regelkreise
Wurzelortskurven
Frequenzgang-Verfahren
Totzeitsysteme
Digitale Regelung
Software-Werkzeuge
|
Literatur |
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Lehrveranstaltung L0655: Grundlagen der Regelungstechnik |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Timm Faulwasser |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0675: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Gerhard Bauch |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden Funktionseinheiten eines Nachrichtenübertragungssystems. Sie können die einzelnen Funktionsblöcke mit Hilfe grundlegender Kenntnisse der Signal- und Systemtheorie sowie der Theorie stochastischer Prozesse beschreiben und analysieren. Sie kennen die entscheidenden Resourcen und Bewertungskriterien der Nachrichtenübertragung und können ein elementares nachrichtentechnisches System entwerfen und beurteilen. Die Studierenden kennen die Vorlesungs- und Übungsinhalte und können diese erläutern sowie auf neue Fragestellungen anwenden. |
Fertigkeiten |
Die Studierenden sind in der Lage, ein elementares nachrichtentechnisches System zu entwerfen und zu beurteilen. Insbesondere können Sie den Bedarf an Resourcen wie Bandbreite und Leistung abschätzen. Sie sind in der Lage, wichtige Beurteilungskriterien wie die Bandbreiteneffizienz oder die Bitfehlerwahrscheinlichkeit elementarer Nachrichtenübertragungssysteme abzuschätzen und darauf basierend ein Übertragungsverfahren auszuwählen. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten. |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Information and Communication Systems: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Elektrische Systeme: Pflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0442: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner. M. Bossert: Einführung in die Nachrichtentechnik, Oldenbourg. J.G. Proakis, M. Salehi: Grundlagen der Kommunikationstechnik. Pearson Studium. J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill. S. Haykin: Communication Systems. Wiley J.G. Proakis, M. Salehi: Communication Systems Engineering. Prentice-Hall. J.G. Proakis, M. Salehi, G. Bauch, Contemporary Communication Systems. Cengage Learning. |
Lehrveranstaltung L0443: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L2354: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Gerhard Bauch |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1431: IIW Praktikum |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Görschwin Fey |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen:
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Studierende lernen Werkzeuge kennen, die von Entwicklungsteams eingesetzt werden, um
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Fertigkeiten |
Studierende arbeiten im Team an einem größeren Software-Projekt. Dabei werden die benötigten Fertigkeiten erlernt und praktisch angewandt, die hierfür notwendig sind. Dies sind zum Beispiel
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Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | Die Teamarbeit birgt eigene Herausforderungen einerseits hinsichtlich der Interaktionen im Team andererseits auch in Bezug auf die notwendigen Absprachen bei der gemeinsamen Entwicklung von Software. Im Rahmen des Projektes erlernen Studierende die hierfür notwendigen Kompetenzen und erleben die praktischen Aspekte. |
Selbstständigkeit | Bei der Teamarbeit ist es notwendig, die eigene Position zu vertreten, sowie die zugeteilten Aufgaben selbstständig zu übernehmen und später auch im Team vorzustellen. Ebenso müssen offene Punkte identifiziert und in das Team zurückgetragen werden, die eine gemeinsame Absprache erfordern. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 68, Präsenzstudium 112 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | Bewertung von Engagement, Projektbericht und Abschlussvortrag |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L2160: Praktikum IIW |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 8 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 68, Präsenzstudium 112 |
Dozenten | NN, Dozenten des SD E |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Im Studiengang Informatik-Ingnieurwesen sind der Brückschlag zwischen Disziplinen sowie der Schritt von der Theorie in die Praxis essentiell. Genau die hierfür relevanten Fähigkeiten werden im IIW Praktikum erlernt. Im Rahmen des Praktikums wird ein Programm, ein Eingebettetes System oder Cyber Physical System entwickelt. Die konkrete Aufgabenstellung wird von den jeweiligen DozentInnen bestimmt. Die teilnehmenden Studierenden erarbeiten die Lösung im Team. Dabei wird ein typischer Projektablauf, wie er auch in der späteren Berufspraxis vorkommt, durchlaufen. Dies umfasst die Ausarbeitung einer Spezifikation, der Hardware-Software-Architektur, sowie Implementierung und Test. Die Projektplanung und die Aufgabenteilung werden von den Studierenden übernommen. Während des Projektes werden die gängigen Entwurfswerkzeuge zur Unterstützung bei Planung, Verwaltung und Realisierung eingesetzt. Das Projekt wird in regelmäßige Plena und eigenständige Arbeit in Gruppen aufgeteilt. |
Literatur |
Wird durch die jeweiligen DozentInnen zur Verfügung gestellt. Supplied by the respective lecturer. |
Fachmodule der Vertiefung I. Informatik
Modul M0731: Functional Programming |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse | Discrete mathematics at high-school level | ||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Students apply the principles, constructs, and simple design techniques of functional programming. They demonstrate their ability to read Haskell programs and to explain Haskell syntax as well as Haskell's read-eval-print loop. They interpret warnings and find errors in programs. They apply the fundamental data structures, data types, and type constructors. They employ strategies for unit tests of functions and simple proof techniques for partial and total correctness. They distinguish laziness from other evaluation strategies. |
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Fertigkeiten |
Students break a natural-language description down in parts amenable to a formal specification and develop a functional program in a structured way. They assess different language constructs, make conscious selections both at specification and implementations level, and justify their choice. They analyze given programs and rewrite them in a controlled way. They design and implement unit tests and can assess the quality of their tests. They argue for the correctness of their program. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Students practice peer programming with varying peers. They explain problems and solutions to their peer. They defend their programs orally. They communicate in English. |
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Selbstständigkeit |
In programming labs, students learn under supervision (a.k.a. "Betreutes Programmieren") the mechanics of programming. In exercises, they develop solutions individually and independently, and receive feedback. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Information and Communication Systems: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0624: Functional Programming |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007. |
Lehrveranstaltung L0625: Functional Programming |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007., 2nd edition 2016. |
Lehrveranstaltung L0626: Functional Programming |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007. |
Modul M0791: Computer Architecture |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Heiko Falk | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Module "Computer Engineering" |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
This module presents advanced concepts from the discipline of computer architecture. In the beginning, a broad overview over various programming models is given, both for general-purpose computers and for special-purpose machines (e.g., signal processors). Next, foundational aspects of the micro-architecture of processors are covered. Here, the focus particularly lies on the so-called pipelining and the methods used for the acceleration of instruction execution used in this context. The students get to know concepts for dynamic scheduling, branch prediction, superscalar execution of machine instructions and for memory hierarchies. |
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Fertigkeiten |
The students are able to describe the organization of processors. They know the different architectural principles and programming models. The students examine various structures of pipelined processor architectures and are able to explain their concepts and to analyze them w.r.t. criteria like, e.g., performance or energy efficiency. They evaluate different structures of memory hierarchies, know parallel computer architectures and are able to distinguish between instruction- and data-level parallelism. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Students are able to solve similar problems alone or in a group and to present the results accordingly. |
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Selbstständigkeit |
Students are able to acquire new knowledge from specific literature and to associate this knowledge with other classes. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 Min., Vorlesungsstoff + 4 Testate zur PBL "Rechnerarchitektur" | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Luftfahrttechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0793: Computer Architecture |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
The theoretical tutorials amplify the lecture's content by solving and discussing exercise sheets and thus serve as exam preparation. Practical aspects of computer architecture are taught in the FPGA-based PBL on computer architecture whose attendance is mandatory. |
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0794: Computer Architecture |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1864: Computer Architecture |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0625: Databases |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Stefan Schulte |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Students should have basic knowledge in the following areas:
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
After successful completion of the course, students know:
|
Fertigkeiten |
The students acquire the ability to model a database and to work with it. This comprises especially the application of design methodologies and query and definition languages. Furthermore, students are able to apply basic functionalities needed to run a database. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students can work on complex problems both independently and in teams. They can exchange ideas with each other and use their individual strengths to solve the problem. |
Selbstständigkeit |
Students are able to independently investigate a complex problem and assess which competencies are required to solve it. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Pflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Data Science: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Information and Communication Systems: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0337: Databases |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Stefan Schulte |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
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Lehrveranstaltung L1150: Databases - Exercise |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Stefan Schulte |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur |
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Modul M2046: Introduction to Quantum Computing |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Martin Kliesch | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Quantum computing is among the most exciting applications of quantum mechanics. Quantum algorithms can efficiently solve computational problems that have a prohibitive runtime on traditional computers. Such problems include, for instance, factoring of integer numbers or energy estimation problems from quantum chemistry and material science. This course provides an introduction to the topic. An emphasis will be put on conceptual and mathematical aspects. |
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Fertigkeiten |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
After completing this module, students are expected to be able to work on
subject-specific tasks alone or in a group and to present the results
appropriately. Moreover, students will be trained to identify and defuse misleading statements related to quantum computing, which can often be found in popular media. |
||||||||
Selbstständigkeit |
After completion of this module, students are able to work out
sub-areas of the subject independently using textbooks
and other literature, to summarize and present the acquired knowledge
and to link it to the contents of other courses. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Wahlpflicht Computer Science: Vertiefung II. Mathematik und Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Data Science: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Information and Communication Systems: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L3109: Introduction to Quantum Computing |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Martin Kliesch |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Quantum computing is among the most exciting applications of quantum mechanics. Quantum algorithms can efficiently solve computational problems that have a prohibitive runtime on traditional computers. Such problems include, for instance, factoring of integer numbers or energy estimation problems from quantum chemistry and material science. This course provides an introduction to the topic. An emphasis will be put on conceptual and mathematical aspects. |
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L3110: Introduction to Quantum Computing |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Martin Kliesch |
Sprachen | EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0562: Computability and Complexity Theory |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Martin Kliesch | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse | Discrete Algebraic Structures, Automata Theory, Logic, and Formal Language Theory | ||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
To goal is this course is to gain some basic understanding of the limits of computation and, in particular, knowledge and understanding of the topics of the associated Lehrveranstaltungen. |
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Fertigkeiten |
After completing this module, students are able to
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
After completing this module, students are able to work on subject-specific tasks alone or in a group and to present the results appropriately. |
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Selbstständigkeit |
After completion of this module, students are able to work out sub-areas of the subject area independently on the basis of textbooks and other literature, to summarize and present the acquired knowledge and to link it to the contents of other courses. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Wahlpflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0166: Computability and Complexity Theory |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Martin Kliesch |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation |
Lehrveranstaltung L0167: Computability and Complexity Theory |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Martin Kliesch |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1977: Logic in Computer Science |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Antoine Mottet |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse | Automata theory and formal languages |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
The students know:
|
Fertigkeiten | Students are able to employ the language of logic to formalize specifications of information systems. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are able to solve specific problems alone or in a group and to present the results accordingly. |
Selbstständigkeit |
Students are able to acquire new knowledge from specific standard books and to associate the acquired knowledge to other classes. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung II. Mathematik und Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L3225: Logic in Computer Science |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Antoine Mottet |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
This course will cover some topics from mathematical logic that are relevant for computer scientists. These topics include for example:
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L3232: Logic in Computer Science |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Antoine Mottet |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1595: Maschinelles Lernen I |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Nihat Ay | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse | Lineare Algebra, Analysis, Grundlagen der Programmierung | ||||||||
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Die Studierenden kennen
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Fertigkeiten |
Die Studierenden können
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in sowohl selbstständig als auch in Teams an komplexen Problemen arbeiten. Sie können sich untereinander austauschen und ihre individuellen Stärken zur Lösung des Problems einbringen. |
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage ein komplexes Problem eigenständig zu untersuchen und einzuschätzen, welche Kompetenzen zur Lösung des Problems benötigt werden. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Pflicht Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Advanced Materials: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Data Science: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Information and Communication Systems: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Mechanical Engineering and Management: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Wahlpflicht Maschinenbau: Vertiefung Theoretischer Maschinenbau: Wahlpflicht Mechatronik: Vertiefung Dynamische Systeme und AI: Pflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L2432: Maschinelles Lernen I |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Nihat Ay |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L2433: Maschinelles Lernen I |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 3 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Nihat Ay |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0754: Compiler Construction |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students explain the workings of a compiler and break down a compilation task in different phases. They apply and modify the major algorithms for compiler construction and code improvement. They can re-write those algorithms in a programming language, run and test them. They choose appropriate internal languages and representations and justify their choice. They explain and modify implementations of existing compiler frameworks and experiment with frameworks and tools. |
Fertigkeiten |
Students design and implement arbitrary compilation phases. They integrate their code in existing compiler frameworks. They organize their compiler code properly as a software project. They generalize algorithms for compiler construction to algorithms that analyze or synthesize software. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students develop the software in a team. They explain problems and solutions to their team members. They present and defend their software in class. They communicate in English. |
Selbstständigkeit |
Students develop their software independently and define milestones by themselves. They receive feedback throughout the entire project. They organize the software project so that they can assess their progress themselves. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | Software (Compiler) |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0703: Compiler Construction |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Alfred Aho, Jeffrey Ullman, Ravi Sethi, and Monica S. Lam, Compilers: Principles, Techniques, and Tools, 2nd edition Aarne Ranta, Implementing Programming Languages, An Introduction to Compilers and Interpreters, with an appendix coauthored by Markus Forsberg, College Publications, London, 2012 |
Lehrveranstaltung L0704: Compiler Construction |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1300: Software Development |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students explain the fundamental concepts of agile methods, describe the process of |
Fertigkeiten |
For a given task on a legacy system, students identify the corresponding parts in the system and select an appropriate method for understanding the details. They choose the proper approach of splitting a task in independent testable and extensible pieces and, thus, solve the task with proper methods for quality assurance. They design tests for legacy systems, create automated builds, and find errors at different levels. They integrate the resulting artifacts in a continuous development environment |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students discuss different design decisions in a group. They defend their solutions orally. They communicate in English. |
Selbstständigkeit |
Using accompanying tools, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and formulate concrete problems of software systems and propose solutions. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 138, Präsenzstudium 42 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | Software |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1790: Software Development |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 5 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 122, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Duvall, Paul M. Continuous Integration. Pearson Education India, 2007. Martin, Robert Cecil. Agile software development: principles, patterns, and practices. Prentice Hall PTR, 2003. http://scrum-kompakt.de/ Myers, Glenford J., Corey Sandler, and Tom Badgett. The art of software testing. John Wiley & Sons, 2011. |
Lehrveranstaltung L1789: Software Development |
Typ | Vorlesung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Duvall, Paul M. Continuous Integration. Pearson Education India, 2007. Martin, Robert Cecil. Agile software development: principles, patterns, and practices. Prentice Hall PTR, 2003. http://scrum-kompakt.de/ Myers, Glenford J., Corey Sandler, and Tom Badgett. The art of software testing. John Wiley & Sons, 2011. |
Modul M0732: Software Engineering |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Sibylle Schupp | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | None | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Students explain the phases of the software life cycle, describe the fundamental terminology and concepts of software engineering, and paraphrase the principles of structured software development. They give examples of software-engineering tasks of existing large-scale systems. They write test cases for different test strategies and devise specifications or models using different notations, and critique both. They explain simple design patterns and the major activities in requirements analysis, maintenance, and project planning. |
||||||||
Fertigkeiten |
For a given task in the software life cycle, students identify the corresponding phase and select an appropriate method. They choose the proper approach for quality assurance. They design tests for realistic systems, assess the quality of the tests, and find errors at different levels. They apply and modify non-executable artifacts. They integrate components based on interface specifications. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Students practice peer programming. They explain problems and solutions to their peer. They communicate in English. |
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Selbstständigkeit |
Using on-line quizzes and accompanying material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately. Working on exercise problems, they receive additional feedback. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Information and Communication Systems: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0627: Software Engineering |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Ravi Sethi, Software Engineering. Basic Principles and Best Practices. Cambridge University Press 2022. Ian Sommerville, Engineering Software Products: An Introduction to Modern Software Engineering, Pearson 2020. Kassem A. Saleh, Software Engineering, J. Ross Publishing 2009. |
Lehrveranstaltung L0628: Software Engineering |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sibylle Schupp |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Fachmodule der Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften
Modul M0852: Graphentheorie und Optimierung |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Anusch Taraz |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
|
Selbstständigkeit |
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Data Science: Wahlpflicht Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Data Science: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Verkehrsplanung und -systeme: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung Verkehrsplanung und -systeme: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung Informationstechnologie: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1046: Graphentheorie und Optimierung |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L1047: Graphentheorie und Optimierung |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1962: Grundlagen Raumfahrtelektronik und Primärmission |
||||||||
Lehrveranstaltungen | ||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Ulf Kulau |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
Nach Abschluss des Moduls haben Studierende Grundlagen der Raumfahrtelektronik vermittelt bekommen. Sie wissen ebenfalls wie man Primärmissionen plant und wie man Subsysteme zur Erreichung dieser Primärmission definiert (Anforderungsanalyse, Leistungsbeschreibung). Sie werden aktiv in Missionen eingebunden und sollen das erlernte dort praktisch umsetzen, wobei durch die Zusammenarbeit mit den Studierenden zusätzlich Softskills im Bereich allgemeinen Projektmanagement vermittelt und angewendet werden.
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Arbeit erfolgt wechselnd in der gesamten Gruppe, aber auch in Kleingruppen. Hierfür ist eine enge Zusammenarbeit und Abstimmung innerhalb der einzelnen Teams erforderlich. Das Ziel ist es, dass Studierende auf der einen Seite fundiertes Wissen über Raumfahrtelektronik und Raumfahrtmissionen erlangen, auf der anderen Seite dieses Wissen anwenden und durch die Arbeit in Kleingruppen eine Nachhaltigkeit ihrer Ergebnisse erzeugen. Dies kann beispielsweise die Weitergabe der Anforderungs- und Leistungsbeschreibungen sein, welche Semesterübergreifend als Grundlage, Ausgangspunkt und Ergebnis fungieren. |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, selbständig wissenschaftliche Projekte und Prozesse zu planen und durchzuführen. In der Gruppenarbeit sollen Organisation, Ideenfindung, Herleitung von Hypothesen und Denkprozesse selbständig moderiert und durchgeführt werden. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Schriftliche Ausarbeitung |
Prüfungsdauer und -umfang | Bericht über die erzielten Ergebnisse |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung II. Mathematik und Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L3204: Grundlagen Raumfahrtelektronik und Primärmission |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 4 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Ulf Kulau |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum |
WiSe/ |
Inhalt | |
Literatur |
Modul M1235: Elektrische Energiesysteme I: Einführung in elektrische Energiesysteme |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Christian Becker |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlagen der Elektrotechnik |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden können einen Überblick über die konventionelle und moderne elektrische Energietechnik geben. Technologien der elektrischen Energieerzeugung, -übertragung, -speicherung und -verteilung sowie Integration von Betriebsmitteln können detailliert erläutert und kritisch bewertet werden. |
Fertigkeiten |
Mit Abschluss dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, das erlernte Fachwissen in Aufgabenstellungen zur Auslegung, Integration oder Entwicklung elektrischer Energiesysteme angemessen anzuwenden und die Ergebnisse einzuschätzen und zu beurteilen. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können fachspezifische und fachübergreifende Diskussionen führen, Ideen weiterentwicklen und ihre eigenen Arbeitsergebnissen vor anderen vertreten. |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden können sich selbstständig Quellen über die Schwerpunkte der Vorlesung erschließen und das darin enthaltene Wissen aneignen. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 - 150 Minuten |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Green Technologies, Schwerpunkt Regenerative Energien: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Energietechnik: Vertiefung Energiesysteme: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Vertiefung Energiesysteme / Regenerative Energien: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Mechatronik: Vertiefung Elektrische Systeme: Wahlpflicht Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Energietechnik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1670: Elektrische Energiesysteme I: Einführung in elektrische Energiesysteme |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Christian Becker |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
K. Heuck, K.-D. Dettmann, D. Schulz: "Elektrische Energieversorgung", Springer Vieweg, 9. Auflage, 2013 A. J. Schwab: "Elektroenergiesysteme", Springer, 7. Auflage, 2022 R. Flosdorff: "Elektrische Energieverteilung" Vieweg + Teubner, 9. Auflage, 2008 |
Lehrveranstaltung L1671: Elektrische Energiesysteme I: Einführung in elektrische Energiesysteme |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Christian Becker |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
K. Heuck, K.-D. Dettmann, D. Schulz: "Elektrische Energieversorgung", Springer Vieweg, 9. Auflage, 2013 A. J. Schwab: "Elektroenergiesysteme", Springer, 7. Auflage, 2022 R. Flosdorff: "Elektrische Energieverteilung" Vieweg + Teubner, 9. Auflage, 2008 |
Modul M0760: Elektronische Bauelemente |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Hoc Khiem Trieu | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Aufbau der Atome und Quantentheorie, elektrische Ströme in Festkörpern, Grundlagen der Festkörperphysik Erfolgreiche Teilnahme an Physik für Ingenieure und Werkstoffe der Elektrotechnik oder Veranstaltungen mit äquivalentem Inhalt |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Die Studierenden können
|
||||||||
Fertigkeiten |
Die Studierenden sind in der Lage
|
||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Studierende können in Gruppen Versuche planen, durchführen sowie die Ergebnisse präsentieren und vor anderen vertreten. |
||||||||
Selbstständigkeit |
Studierende sind fähig sich eigenständig das für die Versuche notwendige Wissen mit Literatur zu erschließen. |
||||||||
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
||||||||
Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Mechatronik: Vertiefung Elektrische Systeme: Pflicht |
Lehrveranstaltung L0720: Elektronische Bauelemente |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Hoc Khiem Trieu |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
S.M. Sze: Semiconductor devices, Physics and Technology, John Wiley & Sons (1985)F. Thuselt: Physik der Halbleiterbauelemente, Springer (2011) T. Thille, D. Schmitt-Landsiedel: Mikroelektronik, Halbleiterbauelemente und deren Anwendung in elektronischen Schaltungen, Springer (2004) B.L. Anderson, R.L. Anderson: Fundamentals of Semiconductor Devices, McGraw-Hill (2005) D.A. Neamen: Semiconductor Physics and Devices, McGraw-Hill (2011) M. Shur: Introduction to Electronic Devices, John Wiley & Sons (1996) S.M. Sze: Physics of semiconductor devices, John Wiley & Sons (2007) H. Schaumburg: Halbleiter, B.G. Teubner (1991) A. Möschwitzer: Grundlagen der Halbleiter-&Mikroelektronik, Bd1 Elektronische Halbleiterbauelemente, Carl Hanser (1992) H.-G. Unger, W. Schultz, G. Weinhausen: Elektronische Bauelemente und Netzwerke I, Physikalische Grundlagen der Halbleiterbauelemente, Vieweg (1985) |
Lehrveranstaltung L0721: Elektronische Bauelemente |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Hoc Khiem Trieu |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0708: Elektrotechnik III: Netzwerktheorie und Transienten |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Alexander Kölpin | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Elektrotechnik I und II, Mathematik I und II |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Die Studierenden können die grundlegenden Berechnungsverfahren von elektrischen Netzwerken erklären. Sie kennen die Analyse linearer, mit periodischen Signalen angeregter Netzwerke, mittels Fourier-Reihenentwicklung. Sie kennen die Berechnungsmethoden von Einschaltvorgängen in linearen Netzwerken sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich. Sie können das Frequenzverhalten und die Synthese einfacher passiver Zweipol-Netzwerke erläutern. |
||||||||
Fertigkeiten |
Die Studierenden können Spannungen und Ströme in elektrischen Netzwerken, auch bei periodischer Anregung, mit Hilfe von grundlegenden Berechnungsverfahren bestimmen. Sie können sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich Einschaltvorgänge in elektrischen Netzwerken berechnen und deren Einschaltverhalten beschreiben. Sie können das Frequenzverhalten passiver Zweipol-Netzwerke analysieren und synthetisieren. |
||||||||
Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in kleinen Übungsgruppen vorlesungsrelevante Aufgaben gemeinsam bearbeiten und die selbst erarbeiteten Lösungen innerhalb der Übungsgruppe präsentieren. |
||||||||
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Berechnungsverfahren für die zu lösenden Probleme zu erkennen und anzuwenden. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Kurzfragentests, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Elektrotechnik I und Mathematik) verknüpfen. |
||||||||
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 150 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Mechatronik: Vertiefung Elektrische Systeme: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Dynamische Systeme und AI: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Roboter- und Maschinensysteme: Pflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0566: Netzwerktheorie |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Alexander Kölpin |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
- Systematische Berechnung linearer, elektrischer Netzwerke - Berechnung von N-Tor-Netzwerken - Periodische Anregung von linearen Netzwerken - Einschaltvorgänge im Zeitbereich - Einschaltvorgänge im Frequenzbereich; Laplace-Transformation - Frequenzverhalten passiver Zweipol-Netzwerke |
Literatur |
- M. Albach, "Grundlagen der Elektrotechnik 1", Pearson Studium (2011) - M. Albach, "Grundlagen der Elektrotechnik 2", Pearson Studium (2011) - L. P. Schmidt, G. Schaller, S. Martius, "Grundlagen der Elektrotechnik 3", Pearson Studium (2011) - T. Harriehausen, D. Schwarzenau, "Moeller Grundlagen der Elektrotechnik", Springer (2013) - A. Hambley, "Electrical Engineering: Principles and Applications", Pearson (2008)- R. C. Dorf, J. A. Svoboda, "Introduction to electrical circuits", Wiley (2006) - L. Moura, I. Darwazeh, "Introduction to Linear Circuit Analysis and Modeling", Amsterdam Newnes (2005) |
Lehrveranstaltung L0567: Netzwerktheorie |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Alexander Kölpin |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | siehe korrespondierende Lehrveranstaltung |
Literatur |
siehe korrespondierende Lehrveranstaltung |
Modul M1802: Technische Mechanik I (Stereostatik) |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Benedikt Kriegesmann |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Gefestigte und tiefgehende Schulkentnisse in Mathematik und Physik. Als gute Auffrischung der Mathematikkenntnisse ist der Mathematikvorkurs empfehlenswert. Parallel zum Modul Mechanik I sollte das Modul Mathematik I besucht werden. |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden können
|
Fertigkeiten |
Die Studierenden können
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in Gruppen zu Arbeitsergebnissen kommen und sich gegenseitig bei der Lösungsfindung unterstützen. |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, ihre eigenen Stärken und Schwächen einzuschätzen und darauf basierend ihr Zeit- und Lernmanagement zu organisieren. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Chemie- und Bioingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht Data Science: Vertiefung II. Anwendung: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Orientierungsstudium: Kernqualifikation: Wahlpflicht Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht |
Lehrveranstaltung L1001: Technische Mechanik I (Stereostatik) |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Benedikt Kriegesmann |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
In der Mechanik I wird eine e-Learning Plattform mit interaktiven Videos von Experimenten entwickelt. Hierdurch wird eine Verbindung von Theorie und Anwendung erzeugt. Außerdem wurde eine enge Verzahnung mit der Mathematik I vorgenommen und die Inhalte der beiden Lehrveranstaltungen aufeinander abgestimmt. |
Literatur |
K. Magnus, H.H. Müller-Slany: Grundlagen der Technischen Mechanik. 7. Auflage, Teubner (2009). D. Gross, W. Hauger, J. Schröder, W. Wall: Technische Mechanik 1. 11. Auflage, Springer (2011). |
Lehrveranstaltung L1003: Technische Mechanik I (Stereostatik) |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Benedikt Kriegesmann |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Kräftesysteme und Gleichgewicht Lagerung von Körpern Fachwerke Gewichtskraft und Schwerpunkt Reibung Innere Kräfte und Momente am Balken In der Mechanik I wird eine e-Learning Plattform mit interaktiven Videos von Experimenten entwickelt. Hierdurch wird eine Verbindung von Theorie und Anwendung erzeugt. Außerdem wurde eine enge Verzahnung mit der Mathematik I vorgenommen und die Inhalte der beiden Lehrveranstaltungen aufeinander abgestimmt. |
Literatur |
K. Magnus, H.H. Müller-Slany: Grundlagen der Technischen Mechanik. 7. Auflage, Teubner (2009). D. Gross, W. Hauger, J. Schröder, W. Wall: Technische Mechanik 1. 11. Auflage, Springer (2011). |
Lehrveranstaltung L1002: Technische Mechanik I (Stereostatik) |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Benedikt Kriegesmann |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Kräftesysteme und Gleichgewicht Lagerung von Körpern Fachwerke Gewichtskraft und Schwerpunkt Reibung Innere Kräfte und Momente am Balken
In der Mechanik I wird eine e-Learning Plattform mit interaktiven Videos von Experimenten entwickelt. Hierdurch wird eine Verbindung von Theorie und Anwendung erzeugt. Außerdem wurde eine enge Verzahnung mit der Mathematik I vorgenommen und die Inhalte der beiden Lehrveranstaltungen aufeinander abgestimmt. |
Literatur |
K. Magnus, H.H. Müller-Slany: Grundlagen der Technischen Mechanik. 7. Auflage, Teubner (2009). D. Gross, W. Hauger, J. Schröder, W. Wall: Technische Mechanik 1. 11. Auflage, Springer (2011). |
Modul M0941: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Anusch Taraz |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
|
Selbstständigkeit |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 30 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung II. Mathematik und Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1100: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz, Dr. Dennis Clemens |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
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Literatur |
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Lehrveranstaltung L1101: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Anusch Taraz |
Sprachen | DE/EN |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0783: Messtechnik und Messdatenverarbeitung |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Alexander Schlaefer | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlagen Mathematik |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Die Studierenden können die Aufgaben von Messsystemen sowie das Vorgehen bei Messdatenerfassungen und -verarbeitungen erklären. Die für die Messtechnik relevanten Aspekte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Messfehlerbehandlung sowie das Vorgehen bei Messungen stochastischer Signale können wiedergegeben werden. Methoden zur Beschreibungen gemessener Signale und zur Digitalisierungen von Signalen sind den Studierenden bekannt und können erläutert werden. |
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Fertigkeiten |
Die Studierenden sind in der Lage messtechnische Fragestellungen zu erklären und Methoden zur Beschreibung und Verarbeitung von Messdaten anzuwenden. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden lösen Übungsaufgaben in Kleingruppen. |
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden können ihren Wissensstand einschätzen und die von Ihnen erzielten Ergebnisse kritisch bewerten. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0781: Elektrotechnisches Versuchspraktikum |
Typ | Laborpraktikum |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Alexander Schlaefer, Dozenten des SD E, Prof. Alexander Kölpin, Prof. Bernd-Christian Renner, Prof. Christian Becker, Prof. Heiko Falk, Prof. Herbert Werner, Prof. Thorsten Kern |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Praktikumsversuche "Digitale Schaltungen" Prof. Schlaefer "Halbleiter-Bauelemente" Prof. Kölpin "Mikrocontroller" Prof. Falk "Analoge Schaltungen" Prof. Faulwasser "Leistung im Wechselstromkreis" Prof. Becker "Elektrische Maschinen" Prof. Kern |
Literatur | Wird in der Lehrveranstaltung festgelegt |
Lehrveranstaltung L0779: Messtechnik und Messdatenverarbeitung |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Alexander Schlaefer |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Einführung, Messsysteme und Messfehler, Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastische Prozesse und Korrelationsmesstechnik, Bayes- und Kalmanfilter, |
Literatur |
Puente León, Kiencke: Messtechnik, Springer 2012 |
Lehrveranstaltung L0780: Messtechnik und Messdatenverarbeitung |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Alexander Schlaefer |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1712: Green Technologies II |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Dr. Marvin Scherzinger | ||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlagen der anorganischen und organischen Chemie sowie Biologie. |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||
Fachkompetenz | |||||||||
Wissen |
Mit Abschluss dieses Moduls erlangen die Studierenden vertieftes Wissen über Umwelttechnik. Sie sind in der Lage das Verhalten von Stoffen in der Umwelt grundlegend zu beschreiben. Die Studierenden können einen Überblick über die beteiligten wissenschaftlichen Disziplinen geben. Sie können Fachausdrücke erklären und den entsprechenden Methoden zuordnen. Weiterhin erlangen die Studierenden
vertieftes Wissen über wichtige Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge für potentielle
Umweltprobleme, die durch Produktionsprozesse, Projekte oder bauliche Maßnahmen
entstehen können. Sie besitzen Kenntnisse über die Methodenvielfalt und sind
kompetent im Umgang mit verschiedenen Methoden und Instrumenten zur Bewertung
von Umweltauswirkungen bzw. Umweltschäden. Des Weiteren sind die Studierenden
in der Lage, die Komplexität dieser Umweltprozesse sowie Unsicherheiten und
Schwierigkeiten bei deren Messung und Beurteilung einzuschätzen. |
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Fertigkeiten |
Die Studierenden sind
fähig, geeignete Maßnahmen zum Management und zur
Schadensminderung von Umweltproblemen vorzuschlagen. Sie können
geochemische Parameter bestimmen und das Potential zur Verlagerung
und zum Umbau toxischer Stoffe in der Umwelt einschätzen. Die
Studierenden sind in der Lage, sich selbständig begründete
Meinungen dazu zu erarbeiten, wie Umwelttechnik zur nachhaltigen
Entwicklung beiträgt, und diese Meinung vor der Gruppe zu
präsentieren und zu verteidigen. Die Studenten können aus der Vielfalt der Bewertungsmethoden
eine für den jeweiligen Anwendungsfall geeignete Methode auswählen und können
dadurch geeignete Maßnahmen zum Management und zur Schadensminderung für reale
unternehmerische oder planerische Probleme in Bezug auf die Umwelt entwickeln. Sie
sind in der Lage eine Ökobilanz selbständig durchzuführen und können außerdem die
Software-Programme OpenLCA sowie die Datenbank EcoInvent anwenden. Die
Studierenden besitzen nach Abschluss der Veranstaltung aufgrund ihres
umfangreichen Wissens außerdem die Fähigkeit, sich kritisch mit Ergebnissen zum
Thema Umweltauswirkungen auseinanderzusetzen. Sie können Forschungsergebnisse
oder sonstige Veröffentlichungen verschiedener Medien zur Bewertung von
Umweltauswirkungen besser beurteilen. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden sind in der Lage, technisch-wissenschaftliche Aufgabenstellungen fachspezifisch und fachübergreifend zu diskutieren. Sie sind in der Lage, gemeinsam verschiedene Lösungsansätze zu entwickeln und über deren theoretische und praktische Umsetzung zu beraten. Durch die Vermittlung der Themen im Rahmen der gesamten Vorlesungsreihe erhalten die Studierenden Einblick in die vielschichtigen Belange des Umweltschutzes sowie der Nachhaltigkeitsidee. Ihre Sensibilität und ihr Bewusstsein gegenüber diesen Themen werden geschärft und tragen dazu bei, sich ihrer späteren gesellschaftlichen Verantwortung als Ingenieure bewusst zu werden. |
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden lernen, ein Problem eigenständig zu recherchieren, aufzubereiten und einem Publikum vorzustellen. Durch die selbständige Bearbeitung der Aufgaben werden die Studierenden in die Lage versetzt, eigenständig wissenschaftlich zu arbeiten, d.h. zu recherchieren, Ergebnisse aufzubereiten und zu referieren. Des Weiteren können sie ein reales planerisches oder unternehmerisches Problem selbständig lösen. Sie besitzen ein besseres Urteilsvermögen über Ergebnisse ähnlicher Studien, da sie z.B. Einflussmöglichkeiten durch bestimmte Parameterannahmen am eigenen Beispiel kennengelernt haben. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||
Studienleistung |
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Prüfung | Klausur | ||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min | ||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Green Technologies: Pflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1387: Laborpraktikum Umwelttechnik |
Typ | Laborpraktikum |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Martin Kaltschmitt, Dr. Marvin Scherzinger |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Das Praktikum Umwelttechnik besteht derzeit aus 5 Versuchen, welche die unterschiedlichen Schwerpunkte der Umwelttechnik in den Bereichen Luft, Wasser, Boden, Energie und Lärm behandeln. Dazu werden die folgenden Versuche durchgeführt: Biologische Abbaubarkeit von Kunststoffen, Feinstaubmessung in der Luft, Wasseranalytik, Lärmemissionsmessung, Photovoltaische Stromerzeugung, Innerhalb des Laborpraktikums diskutieren die Studierenden verschiedene technisch-wissenschaftliche Aufgabenstellungen, sowohl fachspezifisch und fachübergreifend. Sie sprechen verschiedene Lösungsansätze der Aufgabenstellung durch und beraten über die theoretische oder praktische Umsetzung. |
Literatur |
Folien der Einführungsveranstaltung |
Lehrveranstaltung L2996: Schadstoffanalytik |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dr. Marvin Scherzinger |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden moderne analytische Methoden vorgestellt, die zur Quantifizierung von Schadstoffen in den Umweltkompartimenten Boden, Wasser und Luft angewendet werden. Dabei vertiefen die Studierenden ihre theoretischen Kenntnisse hinsichtlich der Arbeit mit genormten Verfahren und lernen, Aussagen über die Qualität von Untersuchungsbefunden zu treffen. |
Literatur | Vorlesungsfolien |
Lehrveranstaltung L0326: Umwelttechnik |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Martin Kaltschmitt, Dr. Marvin Scherzinger |
Sprachen | DE |
Zeitraum | WiSe |
Inhalt |
|
Literatur |
Förster, U.: Umweltschutztechnik; 2012; Springer Berlin (Verlag) 8., Aufl. 2012; 978-3-642-22972-5 (ISBN) |
Modul M0634: Einführung in Medizintechnische Systeme |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Alexander Schlaefer | ||||||||||||
Zulassungsvoraussetzungen | Keine | ||||||||||||
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlagen Mathematik (Algebra, Analysis) |
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Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht | ||||||||||||
Fachkompetenz | |||||||||||||
Wissen |
Die Studierenden können Funktionsprinzipien ausgewählter medizintechnischer Systeme (beispielsweise bildgebende Systeme, Assistenzsysteme im OP, medizintechnische Informationssysteme) erklären. Sie können einen Überblick über regulatorische Rahmenbedingungen und Standards in der Medizintechnik geben. |
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Fertigkeiten |
Die Studierenden sind in der Lage, die Funktion eines medizintechnischen Systems im Anwendungskontext zu bewerten. |
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Personale Kompetenzen | |||||||||||||
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in Gruppen ein
medizintechnisches Thema als Projekt beschreiben, in Teilaufgaben untergliedern
und gemeinsam bearbeiten. |
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Selbstständigkeit |
Die Studierenden können ihren Wissensstand einschätzen und ihre Arbeitsergebnisse dokumentieren. Sie können die erzielten Ergebnisse kritisch bewerten und in geeigneter Weise präsentieren. |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 | ||||||||||||
Leistungspunkte | 6 | ||||||||||||
Studienleistung |
|
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Prüfung | Klausur | ||||||||||||
Prüfungsdauer und -umfang | 90 Minuten | ||||||||||||
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht Computer Science: Vertiefung II. Mathematik und Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Data Science: Vertiefung II. Anwendung: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Medizintechnik: Wahlpflicht Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Medizintechnik: Wahlpflicht Mechatronik: Vertiefung Medizintechnik: Pflicht Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0342: Einführung in Medizintechnische Systeme |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Alexander Schlaefer |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
- Bildgebende Systeme |
Literatur |
Bernhard Priem, "Visual Computing for Medicine", 2014 |
Lehrveranstaltung L0343: Einführung in Medizintechnische Systeme |
Typ | Projektseminar |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Alexander Schlaefer |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1876: Einführung in Medizintechnische Systeme |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Prof. Alexander Schlaefer |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0715: Solvers for Sparse Linear Systems |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | Prof. Sabine Le Borne |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse |
|
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Students can
|
Fertigkeiten |
Students are able to
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are able to
|
Selbstständigkeit |
Students are capable
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Mündliche Prüfung |
Prüfungsdauer und -umfang | 20 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Computer Science: Vertiefung II. Mathematik und Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0583: Solvers for Sparse Linear Systems |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sabine Le Borne |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
|
Literatur |
|
Lehrveranstaltung L0584: Solvers for Sparse Linear Systems |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 3 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Sabine Le Borne |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0777: Halbleiterschaltungstechnik |
||||||||||||
Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
|
Modulverantwortlicher | NN |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlagen der Elektrotechnik Elementare Grundlagen der Physik, besonders Halbleiterphysik |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
|
Selbstständigkeit |
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 120 min |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Pflicht Engineering Science: Vertiefung Mechatronics: Wahlpflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mechatronics: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Maschinenbau: Vertiefung Mechatronik: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Elektrische Systeme: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Roboter- und Maschinensysteme: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0763: Halbleiterschaltungstechnik |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | NN |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Inhalt:
|
Literatur |
U. Tietze und Ch. Schenk, E. Gamm, Halbleiterschaltungstechnik, Springer Verlag, 14. Auflage, 2012, ISBN 3540428496 R. J. Baker, CMOS - Circuit Design, Layout and Simulation, J. Wiley & Sons Inc., 3. Auflage, 2011, ISBN: 047170055S H. Göbel, Einführung in die Halbleiter-Schaltungstechnik, Berlin, Heidelberg Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011, ISBN: 9783642208874 ISBN: 9783642208867 URL: http://site.ebrary.com/lib/alltitles/docDetail.action?docID=10499499 URL: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-20887-4 URL: http://ebooks.ciando.com/book/index.cfm/bok_id/319955 URL: http://www.ciando.com/img/bo |
Lehrveranstaltung L0864: Halbleiterschaltungstechnik |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | NN, Weitere Mitarbeiter |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Inhalt:
|
Literatur |
U. Tietze und Ch. Schenk, E. Gamm, Halbleiterschaltungstechnik, Springer Verlag, 14. Auflage, 2012, ISBN 3540428496 R. J. Baker, CMOS - Circuit Design, Layout and Simulation, J. Wiley & Sons Inc., 3. Auflage, 2011, ISBN: 047170055S H. Göbel, Einführung in die Halbleiter-Schaltungstechnik, Berlin, Heidelberg Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011, ISBN: 9783642208874 ISBN: 9783642208867 URL: http://site.ebrary.com/lib/alltitles/docDetail.action?docID=10499499 URL: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-20887-4 URL: http://ebooks.ciando.com/book/index.cfm/bok_id/319955 URL: http://www.ciando.com/img/bo |
Modul M0610: Elektrische Maschinen und Antriebe |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Thorsten Kern |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundkenntnisse Mathematik, insbesondere komplexe Zahlen, Integrale, Differenziale Grundlage der Elektrotechnik und Mechanik |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Studierende können die grundlegenden Zusammenhänge bei elektrischen und magnetischen Feldern skizzieren und erläutern. Sie können die Funktion der Grundtypen elektrischer Maschinen beschreiben und die zugehörigen Gleichungen und Kennlinien darstellen. Für praktisch vorkommende Antriebskonfigurationen können sie die wesentlichen Parameter für die Energieeffizienz des Gesamtsystems von der Versorgung bis zur Arbeitsmaschine erläutern. |
Fertigkeiten |
Studierende sind fähig, zweidimensionale elektrische Felder und magnetische Felder insbesondere in Eisenkreisen mit Luftspalt zu berechnen. Sie wenden dabei die üblichen Methoden des Elektromaschinenbaus an. Sie können das Betriebsverhalten elektrischer Maschinen aus gegebenen Grunddaten analysieren und ausgewählte Größen und Kennlinien daraus zu berechnen. Dabei wenden sie die üblichen Ersatzschaltbilder und grafische Verfahren an. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | keine |
Selbstständigkeit |
Studierende sind fähig, eigenständig anwendungsnahe elektrische und magnetische Felder zu berechnen. Sie können eigenständig das Betriebsverhalten elektrischer Maschinen aus deren Grunddaten zu analysieren und ausgewählte Größen und Kennlinien daraus zu berechnen. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | Ausarbeitung von vier Antriebs- und Aktorvarianten, Bewertung der Entwurfsdateien |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Vertiefung Energietechnik: Wahlpflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Vertiefung Maritime Technologien: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Verkehrsplanung und -systeme: Wahlpflicht Logistik und Mobilität: Vertiefung Produktionsmanagement und Prozesse: Wahlpflicht Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht Mechatronik: Vertiefung Schiffstechnik: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Roboter- und Maschinensysteme: Pflicht Mechatronik: Vertiefung Elektrische Systeme: Wahlpflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung II. Verkehrsplanung und -systeme: Wahlpflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Vertiefung II. Produktionsmanagement und Prozesse: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0293: Elektrische Maschinen und Antriebe |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 4 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Thorsten Kern, Dennis Kähler |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Elektrisches Feld: Coulomb´sches Gesetz, Potenzial, Kondensator, Kraft und Energie, Kapazitiven Antriebe Magnetisches Feld: Kraft, Fluss, Durchflutungssatz, Feld an Grenzflächen, elektrisches Ersatzschaltbild, Hysterese, Induktion, Transformator, Magnetische Antriebe Synchronmaschine: Funktionsprinzip, Aufbau, Verhalten bei Leerlauf und Kurzschluss, Ersatzschaltbild und Zeigerdiagramm, Schrittantriebe Gleichstrommaschinen: Funktionsprinzip, Aufbau, Drehmomenterzeugung, Betriebskennlinien, Kommutierung, Wendepole und Kompensationswicklung, Asynchronmaschine: Funktionsprinzip, Aufbau, Ersatzschaltbild und Kreisdiagramm, Betriebskennlinien, Auslegung des Läufers, Drehzahlvariable Antrieb mit Frequenzumrichtern, Sonderbauformen elektrischer Maschinen |
Literatur |
Hermann Linse, Roland Fischer: "Elektrotechnik für Maschinenbauer", Vieweg-Verlag; Signatur der Bibliothek der TUHH: ETB 313 Ralf Kories, Heinz Schmitt-Walter: "Taschenbuch der Elektrotechnik"; Verlag Harri Deutsch; Signatur der Bibliothek der TUHH: ETB 122 "Grundlagen der Elektrotechnik" - anderer Autoren Fachbücher "Elektrische Maschinen" |
Lehrveranstaltung L0294: Elektrische Maschinen und Antriebe |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 2 |
LP | 2 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Thorsten Kern, Dennis Kähler |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M1269: Lab Cyber-Physical Systems |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Heiko Falk |
Zulassungsvoraussetzungen | None |
Empfohlene Vorkenntnisse | Module "Embedded Systems" |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Cyber-Physical Systems (CPS) are tightly integrated with their surrounding environment, via sensors, A/D and D/A converters, and actors. Due to their particular application areas, highly specialized sensors, processors and actors are common. Accordingly, there is a large variety of different specification approaches for CPS - in contrast to classical software engineering approaches. Based on practical experiments using robot kits and computers, the basics of specification and modelling of CPS are taught. The lab introduces into the area (basic notions, characteristical properties) and their specification techniques (models of computation, hierarchical automata, data flow models, petri nets, imperative approaches). Since CPS frequently perform control tasks, the lab's experiments will base on simple control applications. The experiments will use state-of-the-art industrial specification tools (MATLAB/Simulink, LabVIEW, NXC) in order to model cyber-physical models that interact with the environment via sensors and actors. |
Fertigkeiten | After successful attendance of the lab, students are able to develop simple CPS. They understand the interdependencies between a CPS and its surrounding processes which stem from the fact that a CPS interacts with the environment via sensors, A/D converters, digital processors, D/A converters and actors. The lab enables students to compare modelling approaches, to evaluate their advantages and limitations, and to decide which technique to use for a concrete task. They will be able to apply these techniques to practical problems. They obtain first experiences in hardware-related software development, in industry-relevant specification tools and in the area of simple control applications. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Students are able to solve similar problems alone or in a group and to present the results accordingly. |
Selbstständigkeit |
Students are able to acquire new knowledge from specific literature and to associate this knowledge with other classes. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Schriftliche Ausarbeitung |
Prüfungsdauer und -umfang | Durchführung und Beschreibung sämtlicher Versuche |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht Computer Science: Vertiefung II. Mathematik und Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Mechatronics: Kernqualifikation: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1740: Lab Cyber-Physical Systems |
Typ | Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung |
SWS | 4 |
LP | 6 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56 |
Dozenten | Prof. Heiko Falk |
Sprachen | EN |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
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Literatur |
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Modul M0854: Mathematik IV |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||||||||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Marko Lindner |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Mathematik I - III |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
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Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
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Selbstständigkeit |
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Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 68, Präsenzstudium 112 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 60 min (Komplexe Funktionen) + 60 min (Differentialgleichungen 2) |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Wahlpflicht Bauingenieurwesen: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Maschinenbau: Vertiefung Theoretischer Maschinenbau: Wahlpflicht Maschinenbau: Vertiefung Mechatronik: Pflicht Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs Kernfächer: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L1043: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Grundzüge der Theorie und Numerik partieller Differentialgleichungen
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Literatur |
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Lehrveranstaltung L1044: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1045: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1038: Komplexe Funktionen |
Typ | Vorlesung |
SWS | 2 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
Grundzüge der Funktionentheorie
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Literatur |
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Lehrveranstaltung L1041: Komplexe Funktionen |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dr. Hanna Peywand Kiani |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Lehrveranstaltung L1042: Komplexe Funktionen |
Typ | Hörsaalübung |
SWS | 1 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14 |
Dozenten | Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Modul M0567: Theoretische Elektrotechnik I: Zeitunabhängige Felder |
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Lehrveranstaltungen | ||||||||||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Christian Schuster |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse |
Grundlagen der Elektrotechnik und der höheren Mathematik (Elektrotechnik I, Elektrotechnik II, Mathematik I, Mathematik II, Mathematik III) |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
Die Studierenden können die grundlegenden Formeln, Zusammenhänge und Methoden der Theorie zeitunabhängiger elektromagnetischer Felder erklären. Sie können das prinzipielle Verhalten von elektrostatischen, magnetostatischen und elektrischen Strömungsfeldern in Abhängigkeit von ihren Quellen erläutern. Sie können die Eiegenschaften komplexer elektromagnetischer Felder mit Hilfe des Superpositionsprinzips auf Basis einfacher Feldlösungen beschreiben. Sie können einen Überblick über die Anwendungen zeitunabhängiger elektromagnetischer Felder in der elektrotechnischen Praxis geben. |
Fertigkeiten |
Die Studierenden können die integrale Form der Maxwellgleichung zur Lösung hochsymmetrischer Probleme zeitunabhängiger elektromagnetischer Feldprobleme anwenden. Ebenso können sie eine Reihe von Verfahren zur Lösung der differentiellen Form der Maxwellgleichung für allgemeinere Feldprobleme anwenden. Sie können einschätzen, welche prinzipiellen Effekte gewisse zeitunabhängige Feldquellen erzeugen und können diese quantitativ analysieren. Sie können abgeleitete Größen zur Charakterisierung elektrostatischer, magnetostatischer und elektrischer Strömungsfelder (Kapazitäten, Induktivitäten, Widerstände usw.) aus den Feldern ableiten und für die Anwendung in der elektrotechnischen Praxis dimensionieren. |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren (z.B. während der Kleingruppenübungen). |
Selbstständigkeit |
Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Quiz-Fragen in den Vorlesungen, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Elektrotechnik I und Mathematik) verknüpfen. |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70 |
Leistungspunkte | 6 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Klausur |
Prüfungsdauer und -umfang | 90-150 Minuten |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht Mechatronik: Vertiefung Elektrische Systeme: Pflicht Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht |
Lehrveranstaltung L0180: Theoretische Elektrotechnik I: Zeitunabhängige Felder |
Typ | Vorlesung |
SWS | 3 |
LP | 5 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42 |
Dozenten | Prof. Christian Schuster |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt |
- Maxwellsche Gleichungen in integraler und differentieller Form - Rand- und Sprungbedingungen - Energieerhaltungssatz und Ladungserhaltungssatz - Klassifikation elektromagnetischen Feldverhaltens - Integrale Größen zeitunabhängiger Felder (R,L,C) - Allgemeine Lösungsverfahren für die Poissongleichung - Elektrostatische Felder und ihre speziellen Lösungsmethoden - Magnetostatische Felder und ihre speziellen Lösungsmethoden - Elektrische Strömungsfelder und ihre speziellen Lösungsmethoden - Kraftwirkung in zeitunabhängigen Feldern - Numerische Methoden zur Lösung zeitunabhängiger Probleme Der praktische Umgang mit numerischen Methoden wird durch interaktives Bearbeiten von MATLAB-Programmen in besonders vorbereiteten Vorlesungen geübt. |
Literatur |
- G. Lehner, "Elektromagnetische Feldtheorie: Für Ingenieure und Physiker", Springer (2010) - H. Henke, "Elektromagnetische Felder: Theorie und Anwendung", Springer (2011) - W. Nolting, "Grundkurs Theoretische Physik 3: Elektrodynamik", Springer (2011) - D. Griffiths, "Introduction to Electrodynamics", Pearson (2012) - J. Edminister, " Schaum's Outline of Electromagnetics", Mcgraw-Hill (2013) - Richard Feynman, "Feynman Lectures on Physics: Volume 2", Basic Books (2011) |
Lehrveranstaltung L0181: Theoretische Elektrotechnik I: Zeitunabhängige Felder |
Typ | Gruppenübung |
SWS | 2 |
LP | 1 |
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28 |
Dozenten | Prof. Christian Schuster |
Sprachen | DE |
Zeitraum | SoSe |
Inhalt | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Literatur | Siehe korrespondierende Vorlesung |
Fachmodule der Vertiefung III. Fachspezifische Fokussierung
Modul M1433: Technischer Ergänzungskurs für IIWBS |
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Lehrveranstaltungen | ||||
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Modulverantwortlicher | Prof. Görschwin Fey |
Zulassungsvoraussetzungen | Keine |
Empfohlene Vorkenntnisse | |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen | |
Fertigkeiten | |
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz | |
Selbstständigkeit | |
Arbeitsaufwand in Stunden | Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen |
Leistungspunkte | 12 |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung III. Fachspezifische Fokussierung: Wahlpflicht |
Thesis
Modul M-001: Bachelorarbeit |
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Lehrveranstaltungen | ||||
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Modulverantwortlicher | Professoren der TUHH |
Zulassungsvoraussetzungen |
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Empfohlene Vorkenntnisse | |
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse | Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht |
Fachkompetenz | |
Wissen |
|
Fertigkeiten |
|
Personale Kompetenzen | |
Sozialkompetenz |
|
Selbstständigkeit |
|
Arbeitsaufwand in Stunden | Eigenstudium 360, Präsenzstudium 0 |
Leistungspunkte | 12 |
Studienleistung | Keine |
Prüfung | Abschlussarbeit |
Prüfungsdauer und -umfang | laut ASPO |
Zuordnung zu folgenden Curricula |
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Abschlussarbeit: Pflicht Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Abschlussarbeit: Pflicht Bau- und Umweltingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht Bioverfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Chemie- und Bioingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht Computer Science: Abschlussarbeit: Pflicht Data Science: Abschlussarbeit: Pflicht Elektrotechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Engineering Science: Abschlussarbeit: Pflicht General Engineering Science: Abschlussarbeit: Pflicht General Engineering Science (7 Semester): Abschlussarbeit: Pflicht Green Technologies: Energie, Wasser, Klima: Abschlussarbeit: Pflicht Informatik-Ingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht Logistik und Mobilität: Abschlussarbeit: Pflicht Maschinenbau: Abschlussarbeit: Pflicht Mechatronik: Abschlussarbeit: Pflicht Schiffbau: Abschlussarbeit: Pflicht Technomathematik: Abschlussarbeit: Pflicht Teilstudiengang Lehramt Metalltechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Verfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Wirtschaftsingenieurwesen - Fachrichtung Logistik und Mobilität: Abschlussarbeit: Pflicht |