Studiengangsbeschreibung🔗

Der Masterstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik mit dem Abschluss Master of Science ist ein dreisemestriger Studiengang, der konsekutiv auf dem Bachelorstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik aufbaut. Er befähigt die Studierenden zu eigenständigem wissenschaftlichen Arbeiten im Bereich Elektrotechnik und Informationstechnik. Aufbauend auf praxisorientierten Studienprofilierungen ermöglicht der Masterstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik eine wissenschaftlich fundierte Ausweitung der Grundlagenkenntnisse sowie eine fachliche Spezialisierung.

Ausrichtung des Studiengangs

Ein wichtiges erstes Ziel des Masterstudiengangs ist die Festigung und Vertiefung der im Bachelorstudiengang erworbenen Grundlagenkenntnisse. In einem weiteren Schritt findet eine spezifische Vertiefung in einer der drei wichtigen Schlüsseldisziplinen Automatisierungstechnik, Elektrische Energietechnik sowie Optische Technologien statt. Darüber hinaus soll den Studierenden vermittelt werden, wie komplexe, technische Abläufe und Systeme sowie deren wirtschaftliche Bedeutung zusammenfassend dargestellt, beurteilt und präsentiert werden können. Dies erfolgt auch in englischer Sprache. Die Qualitätssicherung des Studiengangs erfolgt durch die Ständige Kommission für Lehre, Studium und Studienreform der TH Köln.

Berufsfelder

Die Absolvent*innen verfügen über Qualifikationen, die ihnen ein breites Spektrum an Betätigungsmöglichkeiten eröffnen. Hard- und / oder softwarebetonte Tätigkeitsfelder liegen ohne Anspruch auf Vollständigkeit zum Beispiel

im (Elektro-)Automobilbau,
in der Medizintechnik und Biotechnologie,
in der gesamten Konsumgüterindustrie,
in der Produktion,
in der chemischen Industrie,
im Bereich der öffentlichen Versorgung und Infrastruktur,
im Bereich der Energieerzeugung, -verteilung und -versorgung,
im Umweltschutz,
sowie in den Bereichen der Informations- und Kommunikationstechnologien.

Sie sind befähigt, eigenständige wissenschaftliche Beiträge in ihrem Fachgebiet zu leisten und Sie können sich selbstständig in neue Fachgebiete einarbeiten. Daher sind Sie besonders geeignet für Tätigkeiten in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen. Aufgrund Ihrer fundierten umfangreichen Grundlagenkenntnisse kommt auch die Arbeit in interdisziplinären Teams in Frage. Sie sind vorbereitet auf Leitungsfunktionen in der Industrie sowie für Positionen im höheren Dienst öffentlicher Institutionen. Absolvent*innen mit sehr guten Studienabschlüssen haben gute Aussichten, sich erfolgreich um Promotionsstellen an Technischen Hochschulen oder Universitäten zu bewerben. Die Spezialisierungen Automatisierungstechnik, Elektrische Energietechnik und Optische Technologien eröffnen ein sehr breites Spektrum an Berufsfeldern nicht nur in der elektrotechnischen Industrie. Studienvoraussetzungen Voraussetzung für die Aufnahme des Studiums ist ein qualifizierter Abschluss in einem Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik mit dem Abschluss Bachelor of Engineering oder Bachelor of Science. Zum Nachweis der Qualifikation sollte in der Regel der qualifizierte erste Studienabschluss im Umfang von 210 ECTSLeistungspunkten mit der Gesamtnote 2,5 oder besser vorliegen (Näheres regelt die Prüfungs- und Einschreibeordnung). Studieninteressierte mit einem Bachelorabschluss in einer verwandten Fachrichtung können sich ebenfalls bewerben und erhalten ggf. eine Zulassung mit Auflagen.

Studienvoraussetzungen

Voraussetzung für die Aufnahme des Studiums ist ein qualifizierter Abschluss in einem Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik mit dem Abschluss Bachelor of Engineering oder Bachelor of Science. Zum Nachweis der Qualifikation sollte in der Regel der qualifizierte erste Studienabschluss im Umfang von 210 ECTS-Leistungspunkten mit der Gesamtnote 2,5 oder besser vorliegen (Näheres regelt die Prüfungs- und Einschreibeordnung). Studieninteressierte mit einem Bachelorabschluss in einer verwandten Fachrichtung können sich ebenfalls bewerben und erhalten ggf. eine Zulassung mit Auflagen.

Studienverlauf

Das Studium ist modular aufgebaut, die Module und Lehrveranstaltungen sind nach dem European Credit Transfer System (ECTS) bewertet. Dies erleichtert den internationalen Studierendenaustausch. Der Studiengang sieht einen Umfang von insgesamt 90 ECTS Punkten vor. Entsprechend den Zielen des Masterstudienganges Elektrotechnik und Informationstechnik erfolgt eine stufenförmige Wissensvermittlung in vier Blöcken, die jeweils mehrere Module umfassen: – Grundlagen (drei Pflichtmodule) – Fachliche Profilierung durch drei Module in entweder Automatisierungstechnik, Elektrische Energietechnik oder Optische Technologien – drei weitere Wahlfächer – Arbeiten im Projektkontext: Dazu zählen Tätigkeiten in einer Projektleitung, das Forschungsseminar mit dem Element des fachlichen Diskurses und schließlich die Masterarbeit mit Kolloquium

AbsolventInnenprofil🔗

AbsolventInnen des Studiengangs M. Sc. Elektrotechnik und Informationstechnik sind in der Lage, anspruchsvolle, interdisziplinäre Herausforderungen in Forschung, Entwicklung und Führung eigenständig zu bewältigen. Sie entwerfen, bewerten und realisieren komplexe technische Systeme auf wissenschaftlichem Niveau. Aufbauend auf den Grundlagen des Bachelorstudiums erweitern und vertiefen sie ihre Kompetenzen durch forschungs- und projektorientiertes Arbeiten in den Schwerpunkten Automatisierungstechnik, Elektrische Energietechnik oder Optische Technologien. Damit sind sie hervorragend qualifiziert für leitende Funktionen in Industrie, Forschung und öffentlicher Infrastruktur sowie für eine Promotion.

Ziel des M. Sc. Elektrotechnik und Informationstechnik ist es, auf dem breiten ingenieurwissenschaftlichen Fundament des Bachelorstudiums aufzubauen und dieses durch wissenschaftlich fundierte Vertiefung, eigenständige Forschung sowie überfachliche Kompetenzen systematisch zu erweitern.

Im Unterschied zum Bachelorstudiengang, der auf eine anwendungsorientierte Grundlagenausbildung fokussiert, liegt im Masterstudiengang der Schwerpunkt auf dem forschungsbasierten Entwurf, der Bewertung und dem nachhaltigen Management komplexer, technischer Systeme. Die AbsolventInnen arbeiten interdisziplinär, systemisch und reflektiert – sowohl in der Tiefe des Fachgebiets als auch in angrenzenden wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Kontexten.

Im Rahmen des Studiengangs entwickeln die AbsolventInnen ein individuelles Profil in folgenden Bereichen:

Sie sind befähigt, technische Systeme unter wissenschaftlichen Gesichtspunkten zu entwerfen, zu simulieren und in ihrer Gesamtheit – unter Berücksichtigung technischer, ökonomischer und ethischer Aspekte – zu bewerten.
Sie können interdisziplinäre Forschungs- und Entwicklungsprojekte planen, leiten und durchführen, insbesondere in komplexen Themenfeldern wie autonomer Steuerung, nachhaltiger Energieversorgung oder optischen Hightech-Systemen.
Sie verfügen über fundierte Kompetenzen im wissenschaftlichen Arbeiten – einschließlich Literaturarbeit, Methodenanwendung, Hypothesenbildung und kritischer Ergebnisdarstellung – und sind dadurch bestens vorbereitet auf eine Promotion.
Sie beherrschen moderne Werkzeuge der Modellierung, Simulation, Qualitätssicherung und des Projektmanagements und wenden diese zielgerichtet in innovativen Entwicklungsumgebungen an.
Die AbsolventInnen übernehmen Verantwortung in fachlichen Führungsrollen und gestalten aktiv technische und gesellschaftliche Transformationsprozesse mit – etwa im Energiesektor, der Mobilität oder der Medizintechnik.
Sie agieren sicher im internationalen Umfeld und können technische Inhalte adressatengerecht in deutscher und englischer Sprache kommunizieren.
Die Spezialisierung in einem der Schwerpunkte Automatisierungstechnik, Elektrische Energietechnik oder Optische Technologien erlaubt eine zielgerichtete Vertiefung, die sich in vielfältige Berufsfelder transferieren lässt – von Forschung & Entwicklung bis zu strategischem Technologiemanagement.

Handlungsfelder🔗

Zentrale Handlungsfelder im Studium sind Entwicklung und Design, Forschung und Innovation, Leitung und Management sowie Qualitätssicherung und Tests. Die Profil-Modulmatrix stellt dar, welche Handlungsfelder durch welche Module addressiert werden.

Entwicklung und Design

Interdisziplinäre Entwicklung und Testung von Algorithmen, Schaltungen, Software, Geräten, kommunikationstechnischen und medientechnologischen Systemen sowie komplexen Rechner-, Kommunikations- und Eingebetteten Systemen.

Forschung und Innovation

Wissenschaftliche Forschungsarbeit leisten und wissenschaftliche Erkenntnisse anwenden sowie erweitern, von der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung, mit der Qualifikation für ein Promotionsstudium.

Leitung und Management

Fachliche Führungs- und Projektverantwortung übernehmen, einschließlich der Koordination und Leitung von Arbeitsgruppen und international verteilt arbeitender Teams, sowie das Management von Planungs- und Fertigungsprozessen, Projektcontrolling und Produktmanagement.

Qualitätssicherung und Tests

Durchführung von Qualitätskontrollen und Tests für Produkte und Prozesse, Einsatz von Mess- und Prüftechnologien sowie Koordination von Zertifizierungsprozessen.

Kompetenzen🔗

Die Module des Studiengang bilden Studierende in unterschiedlichen Kompetenzen aus, die im Folgenden beschrieben werden. Die Profil-Modulmatrix stellt dar, welche Kompetenzen durch welche Module addressiert werden.

Entwicklung und Konzeption komplexer Systeme

Fähigkeit, große Systeme unter Einbeziehung von elektrotechnischen, softwaretechnischen, mechanischen und optischen Aspekten zu entwerfen und umzusetzen, basierend auf einer gründlichen Anforderungsanalyse unter technischen, ökonomischen, ökologischen und gesellschaftlichen Gesichtspunkten.

Prüfung und Bewertung komplexer Systeme

Planung, Durchführung und Analyse von Tests zur Verifikation und Validierung dieser Systeme, einschließlich der Berücksichtigung von Benutzerperspektiven und technisch-wirtschaftlichen Aspekten.

Wissenschaftliches Arbeiten und Forschung

Beherrschung und Anwendung wissenschaftlicher Methoden, inklusive der Fähigkeit, relevante Literatur zu recherchieren, zu bewerten und zu zitieren, sowie Ergebnisse zu formulieren und zu präsentieren.

Projektmanagement und Teamarbeit

Fähigkeiten in der Organisation, Leitung und Überwachung von Projekten und Teams, auch unter unsicheren Bedingungen, sowie im Treffen von fachlichen und organisatorischen Entscheidungen.

Selbstorganisation und autodidaktische Fähigkeiten

Identifizierung persönlicher Fähigkeiten, effizientes Zeitmanagement und die Fähigkeit zum selbstgesteuerten Lernen.

Kommunikation und interkulturelle Kompetenz

Fähigkeit, wissenschaftliche und technische Ergebnisse überzeugend sowohl in deutscher als auch in englischer Sprache darzustellen und zu verteidigen, unter Einbeziehung internationaler und interdisziplinärer Kontexte.

Technische und naturwissenschaftliche Grundlagen

Umfassendes und vertieftes MINT-Fachwissen und dessen Anwendung auf reale und theoretische Probleme.

Nachhaltigkeit und gesellschaftliche Verantwortung

Bewertung und Entwicklung nachhaltiger und gesellschaftlich verantwortlicher Technologien, einschließlich der Berücksichtigung ethischer Werte.

Analyse, Simulation und Abstraktion

Fähigkeit, komplexe Systeme zu analysieren, wesentliche Merkmale zu abstrahieren und Probleme modellbasiert zu lösen.

Führungs- und Entscheidungsverantwortung

Übernehmen von Verantwortung in fachlichen Führungsaufgaben, Entwicklung von Lösungsstrategien für komplexe Aufgabenstellungen.

Anwendung ethischer Werte und Prinzipien in der Praxis

Einschließen gesellschaftlicher und ethischer Überlegungen in technische Entscheidungen und Designprozesse.

Integratives Denken und Handeln in interdisziplinären Teams

Koordination und Integration von Beiträgen verschiedener Fachgebiete zur Lösung komplexer Aufgaben.

Innovation und Kreativität

Entwickeln neuer Lösungen und Konzepte bei der Bewältigung technischer Herausforderungen.

Studienverlaufspläne🔗

Im Folgenden sind studierbare Studienverlaufspläne dargestellt. Andere Studienverläufe sind ebenso möglich. Beachten Sie bei Ihrer Planung dabei jedoch, dass jedes Modul in der Regel nur einmal im Jahr angeboten wird. Beachten Sie auch, dass in einem bestimmten Semester und Wahlbereich ggf. mehrer Module gewählt werden müssen, um die dargestellte Summe an ECTS-Kreditpunkten zu erlangen.

Studienverlaufsplan 🔗

Sem.	Kürzel	Modulbezeichnung	Pflicht (PF) Wahl- bereich (WB)	ECTS	Prüfungslast	Prüfungsformen mit Gewichtung
1	HIM	Höhere Ingenieursmathematik	PF	5	1	abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
	PLET	Projektleitung	PF	5	1	begleitend: Projektarbeit [unbenotet]
	BTH	Beliebiges Modul aus einem Masterstudiengang der TH Köln	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
	SV	Studienschwerpunktmodule	WB	10	≤ 4	wahlabhängig
	WM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
2	FS	Forschungsseminar	PF	10	1	begleitend: Hausarbeit oder mündlicher Beitrag [100%]
	SIM	Simulation in der Ingenieurswissenschaft	PF	5	1	begleitend: Projektarbeit [100%]
	TED	Theoretische Elektrodynamik	PF	5	1	abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
	SV	Studienschwerpunktmodule	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
	WM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
3	KOLL	Kolloquium zur Masterarbeit	PF	3	1	abschließend: Kolloquium [100%]
3	MAA	Masterarbeit	PF	27	1	abschließend: Abschlussarbeit [100%]

Alternativer Studienverlaufsplan 🔗

Sem.	Kürzel	Modulbezeichnung	Pflicht (PF) Wahl- bereich (WB)	ECTS	Prüfungslast	Prüfungsformen mit Gewichtung
1	SV	Studienschwerpunktmodule	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
	WM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
	TED	Theoretische Elektrodynamik	PF	5	1	abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
2	SV	Studienschwerpunktmodule	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
	HIM	Höhere Ingenieursmathematik	PF	5	1	abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
	WM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
3	FS	Forschungsseminar	PF	10	1	begleitend: Hausarbeit oder mündlicher Beitrag [100%]
3	SIM	Simulation in der Ingenieurswissenschaft	PF	5	1	begleitend: Projektarbeit [100%]
4	PLET	Projektleitung	PF	5	1	begleitend: Projektarbeit [unbenotet]
	BTH	Beliebiges Modul aus einem Masterstudiengang der TH Köln	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
	SV	Studienschwerpunktmodule	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
5	KOLL	Kolloquium zur Masterarbeit	PF	3	1	abschließend: Kolloquium [100%]
5	MAA	Masterarbeit	PF	27	1	abschließend: Abschlussarbeit [100%]

Module🔗

Im Folgenden werden die Module des Studiengangs in alphabetischer Reihenfolge beschrieben.

CSO - Computersimulation in der Optik 🔗

Modulkürzel	CSO_MaET2024
Modulbezeichnung	Computersimulation in der Optik
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch und englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Holger Weigand/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Holger Weigand/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Kompetenz zum Aufbau, zur Analyse, zur Optimierung und Auslegung beleuchtungsoptischer Systeme unter Zuhilfenahme von Software basierend auf nicht-sequentiellem Raytrace. Kompetenz für Software-Entwicklung im Umfeld der Computersimulation (Makro-Programmierung mit Skript-Sprachen, z.B. zum Steuern des In- oder Outputs von Simulationen). Kompetenz zum Erwerb vertiefter Fertigkeiten im Bereich nicht-sequentieller Raytrace-Simulation durch eigenständiges Durcharbeiten von Literatur und Software-Dokumentation, sowie der Einbeziehung des technischen Supports der Software zu einer speziellen Thematik.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Modellierung der nicht-abbildenden Optik Modellierung lichtstrom-spezifischer Bewertungsgrößen Grundbegriffe der Lichtstromsimulation Grundlagen der nicht-sequenziellen Raytrace-Simulation Grundbegriffe der Skript-Programmierung Nicht-sequenzieller Aufbau beleuchtungsoptischer Systeme Analyse beleuchtungsoptischer Systeme Programmierung von SW-Tools zur grafischen Analyse von beleuchtungsoptischen Systemen Programmierung von SW-Tools zur Automatisierung von Simulationen Praktikum Selbständige Erarbeitung / Programmierung von Simulationsskripten, Steuer- und Auswerte-Skripten unter Zuhilfenahme von englischsprachiger Software-Dokumentation Erfolgreicher Einsatz von selbständig entwickelten SW-Tools zur Erweiterung von kommerzieller Simulationssoftware am Beispiel von nicht-abbildenden Optiken
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit und abschließend:
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Programmiererfahrung Strahlungsphysik und Fotometrie Technisches Englisch
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	H. Ramchandran, A. S. Nair: Scilab (a Free Software to Matlab), S. Chand, 2012 F. Thuselt, F. P. Gennrich: Praktische Mathematik mit MATLAB, Scilab und Octave, Springer 2013 T. Sheth: SCILAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving, CreateSpace, 2016 C. Gomez: Engineering and Scientific Computing with Scilab, Birkhäuser, 1999
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	CSO in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

Zusätzliche Modul-Variante mit gleichen Learning-Outcomes

Modulkürzel	CSO_MaET2024
Modulbezeichnung	Computersimulation in der Optik
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch und englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Holger Weigand/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Holger Weigand/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Kompetenz zum Aufbau, zur Analyse, zur Optimierung und Auslegung beleuchtungsoptischer Systeme unter Zuhilfenahme von Software basierend auf nicht-sequentiellem Raytrace. Kompetenz für Software-Entwicklung im Umfeld der Computersimulation (Makro-Programmierung mit Skript-Sprachen, z.B. zum Steuern des In- oder Outputs von Simulationen). Kompetenz zum Erwerb vertiefter Fertigkeiten im Bereich nicht-sequentieller Raytrace-Simulation durch eigenständiges Durcharbeiten von Literatur und Software-Dokumentation, sowie der Einbeziehung des technischen Supports der Software zu einer speziellen Thematik.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Modellierung der nicht-abbildenden Optik Zusammenhang von abbildender und nicht-abbildender Optik Modellierung lichtstrom-spezifischer Bewertungsgrößen Grundbegriffe der Lichtstromsimulation Grundlagen der nicht-sequenziellen Raytrace-Simulation Nicht-sequenzieller Aufbau beleuchtungsoptischer Systeme Analyse beleuchtungsoptischer Systeme Tolerierung beleuchtungsoptischer Systeme Optimierung beleuchtungsoptischer Systeme Praktikum Selbständige Erarbeitung / Programmierung von Simulationsskripten unter Zuhilfenahme von englischsprachiger Software-Dokumentation Erfolgreicher Einsatz von Raytrace-Simulationssoftware zum Design von nicht-abbildenden Optiken aufgrund realer Spezifikationen
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Geometrische Optik und Wellenoptik Strahlungsphysik und Fotometrie Optik-Design Technisches Englisch
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	W. T. Welford, R. Winston: High Collection Nonimaging Optics, Academic Press, 1989 G. Kloos: Entwurf und Auslegung optischer Reflektoren, Expert, 2007 Deutsche und US-Amerikanische Patentschriften Datenblätter optischer und opto-elektronischer Komponenten
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	CSO in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

DLO - Deep Learning und Objekterkennung 🔗

Modulkürzel	DLO_MaET2024
Modulbezeichnung	Deep Learning und Objekterkennung
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Jan Salmen/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Jan Salmen/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden lernen, wie Neuronale Netze eingesetzt werden können um vielfältige Aufgaben der Objekterkennung in Bildern zu lösen. Zu diesem Zweck wird an Hand ausgewählter Beispiele eines Neuronalen Netz trainiert dessen Leistungsfähigkeit evaluiert. Damit werden die Studierenden in die Lage versetzt, Deep-Learning-Algorithmen in der beruflichen Praxis zu entwickeln und deren Leistungsfähigkeit zu beurteilen.
Modulinhalte Vorlesung Es passiert selten, dass eine Entwicklung so große und weitreichende Auswirkungen hat, wie jüngst das Deep Learning. Betroffen von diesem rasanten Fortschritt sind viele Teilbereiche der Informatik, darunter Bildverarbeitung und hier insbesondere Objekterkennung. Im Kurs "Deep Learning und Objekterkennung" können die Studierenden lernen, wie künstliche neuronale Netze heute eingesetzt werden, um vielfältige praxisrelevante Aufgaben zu lösen. Dabei lernen sie typische Probleme und Herausforderungen beim Training der tiefen Netze kennen, etwa Überanpassung an Trainingsdaten oder Herausforderungen durch unzureichende Trainingsdaten. Es werden aktuelle Ansätze vorgestellt, die es erlauben, viele solcher Herausforderungen zu meistern und trotzdem zuverlässige Lösungen zu finden. Die Studierenden lernen schließlich spezielle neuronale Netze kennen, etwa Faltungsnetzwerke, rekurrente Netze, GANs, Autoencoder, usw. Praktikum Künstliche Neuronale Netze trainieren Evaluation der Leistung von künstlichen neuronalen Netzen
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Übungspraktikum und abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung oder Schriftliche Prüfung im Antwortwahlverfahren
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 4 Termine
Empfohlene Literatur	I. Goodfellow, Y. Bengio und A. Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016 C. C. Aggarwal. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook. Springer, 2018 C. Bishop und H. Bishop. Deep Learning: Foundations and Concepts. Springer, 2024 D. V. Godoy. Deep Learning with PyTorch Step-by-Step: A Beginner’s Guide. Fundamentals. 2022 D. V. Godoy. Deep Learning with PyTorch Step-by-Step: A Beginner’s Guide. Computer Vision. 2022
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	DLO in Master Elektrotechnik 2020 DLO in Master Medientechnologie 2020 DLO in Master Medientechnologie 2024 DLO in Master Technische Informatik 2020 DLO in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

DMC - Digital Motion Control 🔗

Modulkürzel	DMC_MaET2024
Modulbezeichnung	Digital Motion Control
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Jens Onno Krah/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Jens Onno Krah/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Servomotoren kennenlernen und betreiben Servoumrichter kennenlernen und verwenden Digitale Regelalgorithmen nutzen Prozessidentifikation und Parameterestimation Auslegung von Antriebssystemen
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Aufbau von Servomotoren Aufbau von Servoumrichtern Digitale Regelalgorithmen Prozessidentifikation Auslegung von Antriebssystemen Praktikum Direct Digital Control Quasi-Stetige Regelung Prädiktor / Beobachter Parametrierung einer Regelung Auswertung von Bode Diagrammen Handlungskompetenz demonstrieren Inbetriebnahme eines Servoreglers Minimierung von Schleppfehlern
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Praktikumsbericht [unbenotet] und abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	RT, DSS
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 3 Termine
Empfohlene Literatur	Krah, Jens Onno, Vorlesungsskript MC Krah, Jens Onno: Vorlesungsskript RT (Download) Handbuch ServoStar 300: www.danahermotion.net Schultz, G.: Regelungstechnik, Oldenbourg Verlag, München-Wien Lutz, Wendt: Taschenbuch der Regelungstechnik, Verlag Harri Deutsch
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	DMC in Master Elektrotechnik 2020 DMC in Master Technische Informatik 2020 DMC in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

EBA - Elektrische Bahnen 🔗

Modulkürzel	EBA_MaET2024
Modulbezeichnung	Elektrische Bahnen
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Wolfgang Evers/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Wolfgang Evers/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden können Systeme der elektrischen Schienenbahnen analysieren und einen interdisziplinären Kontext herstellen, indem sie die für die jeweilige Problemstellung geeigneten Zusammenhänge kombinieren und so zu Lösungen kommen, um später Elektroausrüstungen für Schienenfahrzeuge und Schieneninfrastruktur zu entwickeln, zu projektieren oder zu betreiben.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen - Bahnfahrzeuge mit Kommutatormotoren * Gleichstrombahnen * Wechselstrombahnen - Bahnfahrzeuge mit Drehstrommotoren * Asynchronmaschine * Stromrichter für die Asynchronmaschine * Synchronmaschine - Linearantriebe - Magnetschwebesysteme * Statisch-anziehendes Schweben * Dynamisch–abstoßendes Schweben * Statisch-abstoßendes Schweben - Ausgeführte und projektierte Magnetschwebezüge * Transrapid * MagLev–System - Diskutieren und Bewerten der Vor- und Nachteile verschiedener Systeme (Stromsysteme, Rad-/Schiene vs. Magnetschweben) - Einordnen von elektrotechnischen Lösungen in interdisziplinäre Gesamtkonzepte Praktikum Erarbeiten verschiedener Aspekte des Eisenbahnbetriebs mit Hilfe von Computersimulationen
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Praktikumsbericht [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundlagen der Elektrotechnik, Elektronik und Mechanik Grundverständnis für elektrische Maschinen
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 2 Termine Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Praktikum
Empfohlene Literatur	Zarko Filipovic, Elektrische Bahnen Springer Verlag, 1989, ISBN 3-540-55093-3
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	EBA in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

EFA - Elektrische Fahrzeugantriebe 🔗

Modulkürzel	EFA_MaET2024
Modulbezeichnung	Elektrische Fahrzeugantriebe
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Andreas Lohner/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Andreas Lohner/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden lernen den Aufbau moderner, elektrischer und hybrider Fahrzeugantriebe kennen und sie erstellen die wesentlichen Steuerungs- und Regelungskonzepte der unterschiedlichen Antriebsmaschinen, indem sie Modelle der Maschinen, der Leistungselekktronik und der Regelung mit dem Tool Matlab/Simulink modellieren und simulieren, um für verschiedene Anwendungen spezifische Antriebe auswählen, parametrieren und in Betrieb nehmen zu können und um weiterführend auch neue Regelungsverfahren entwickeln zu können.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Grundbegriffe und historische Antriebsentwicklung Mechanische Grundlagen, Drehfeldtheorie, Modellbildung Feldorientierte Regelung der Asynchron/Synchronmaschine Aufbau, Funktion und Regelung der Geschalteten Reluktanzmaschine Weitere fahrzeugspezifische Regelungen Elektrische Bahn- und Busantriebe mit Projektbeispielen Hybrid- und Elektro-Antriebstopologien mit Projektbeispielen und Regelungsstrategien Speichertechnologien für Fahrzeuge Die Studierenden werden in die Lage versetzt, die Funktionalitäten eines modernen Fahrzeugantriebssystems (Hybrid- und Elektrofahrzeug) zu erfassen. Sie kennen und verstehen die wesentlichen Steuerungs- und Regelungskonzepte der unterschiedlichen Topologien und sind in der Lage, einfache regelungstechnische Simulationen durchzuführen und hiermit gewonnen Erkenntnisse am Antrieb umzusetzen. Die Studierenden sind in der Lage, Antriebssysteme zu entwerfen und zu dimensionieren. Praktikum Antriebseigenschaften und -eigenheiten erkennen und meßtechnisch erfassen (Antriebssystem analysieren) System strukturieren sinnvolle Teilsysteme definieren Teilsystemfunktionen definieren Schnittstellen definieren Antriebsmodell erstellen Antriebsregelung entwerfen Energiemanagementalgorithmen entwerfen kommerzielles Entwicklungswerkzeug verstehen und zielgerichtet einsetzen Steuerung am Zielsystem in Betrieb nehmen komplexe Aufgaben im Team bewältigen einfache Projekte planen und steuern Absprachen und Termine einhalten Reviews planen und durchführen Die Studierenden lernen Methoden zur dynamischen Beschreibung und Regelung von hybriden und elektrischen Fahrzeugantrieben und erhalten dadurch Entscheidungskompetenz. Die Studierenden besitzen Erfahrungen im Umgang mit Leistungselektronik, Antrieben, klassischen Messgeräten und sind in der Lage, Antriebe mit einem Simulationstool zu modellieren. Die Studierenden besitzen die Fähigkeit elektrische und hybride Antriebe zu verstehen, zu dimensionieren und zu regeln.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Praktikumsbericht [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundlagen der Elektrotechnik Leistungselektronik Grundlagen elektrischer Antriebe Analoge Signale und Systeme
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 1 Termin
Empfohlene Literatur	Leonhard, W.: Regelung Elektrischer Antriebe, Springer Verlag Wellenreuter, G.: Automatisieren mit SPS, Vieweg Verlag Böker, J.: Geregelte Drehstromantriebe, Uni Paderborn Gerling, D.: Elektrische Maschinen und Antriebe, B.W.-Uni München
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	EFA in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

EMM - Energiemanagement in Energieverbundsystemen 🔗

Modulkürzel	EMM_MaET2024
Modulbezeichnung	Energiemanagement in Energieverbundsystemen
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Ingo Stadler/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Ingo Stadler/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden analysieren die Mechanismen und Voraussetzungen zur Garantie der Stabilität von elektrischen Verbundsystemen, indem sie die Frequenz- und Spannungsstabilität beeinflussenden Kriterien kennen, um später neue Maßnahmen in einem geänderten, auf erneuerbaren Energien basierenden Energiesystem zur Gewährleistung der Stabilität entwickeln zu können. Die Studierenden analysieren die Regelmechanismen heutiger Verbundsysteme, indem Sie die Begrifflichkeiten, die Wirkungsweise und die Organisation verschiedener Stufen der Regelleistung und Regelenergie verstehen, um zukünftige Maßnahmen und Alternativen zu deren Bereitstellung einschätzen und selbst entwickeln können. Die Studierenden kennen Möglichkeiten zur Sektorenkopplung und können deren Einsatz zum Demand Response bewertem, indem Sie Differentialgleichungen zur Lösung von Bilanzproblemen erstellen und lösen können, numerischer Verfahren zur Lösung nicht stationärer Veränderungen in Speichersystemen erstellen und anwenden können, um damit Lösungen in verschiedenen Zeit- und Leistungsbereichen des Demand Response zu beurteilen. Die Studierenden kennen und sind in der Lage, Technologien der Energiespeicherung in verschiedensten Zeit-, Energie- und Leistungsbereichen zu beurteilen, indem sie die relevanten Charakteristiken und Ökonomien kennen, um deren Einsatz für unterschiedliche Anwendungen beurteilen zu können. Die Studierenden sind in der Lage, die verschiedensten Möglichkeiten zur Herstellung der Blindleistungsbilanz in Verbundsystemen benennen und zu anlysieren, indem sie die Leitungsgleichungen zur Netzanalyse anwenden, um mit verschiedenen Maßnahmen die Spannungsqualität gewährleisten zu können.
Modulinhalte Vorlesung Die Studierenden analysieren die Mechanismen und Voraussetzungen zur Garantie der Stabilität von elektrischen Verbundsystemen, indem sie die Frequenz- und Spannungsstabilität beeinflussenden Kriterien kennen, um später neue Maßnahmen in einem geänderten, auf erneuerbaren Energien basierenden Energiesystem zur Gewährleistung der Stabilität entwickeln zu können. Die Studierenden analysieren die Regelmechanismen heutiger Verbundsysteme, indem Sie die Begrifflichkeiten, die Wirkungsweise und die Organisation verschiedener Stufen der Regelleistung und Regelenergie verstehen, um zukünftige Maßnahmen und Alternativen zu deren Bereitstellung einschätzen und selbst entwickeln können. Die Studierenden kennen Möglichkeiten zur Sektorenkopplung und können deren Einsatz zum Demand Response bewertem, indem Sie Differentialgleichungen zur Lösung von Bilanzproblemen erstellen und lösen können, numerischer Verfahren zur Lösung nicht stationärer Veränderungen in Speichersystemen erstellen und anwenden können, um damit Lösungen in verschiedenen Zeit- und Leistungsbereichen des Demand Response zu beurteilen. Die Studierenden kennen und sind in der Lage, Technologien der Energiespeicherung in verschiedensten Zeit-, Energie- und Leistungsbereichen zu beurteilen, indem sie die relevanten Charakteristiken und Ökonomien kennen, um deren Einsatz für unterschiedliche Anwendungen beurteilen zu können. Die Studierenden sind in der Lage, die verschiedensten Möglichkeiten zur Herstellung der Blindleistungsbilanz in Verbundsystemen benennen und zu anlysieren, indem sie die Leitungsgleichungen zur Netzanalyse anwenden, um mit verschiedenen Maßnahmen die Spannungsqualität gewährleisten zu können. Projekt Es werden wechselnde aktuelle Projekte bearbeitet.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [50%] und abschließend: (elektronische) Klausur [50%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	keine
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 3 Termine
Empfohlene Literatur
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	EMM in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

ERMK - Entrepreneurship, Gewerblicher Rechtsschutz, Market Knowledge 🔗

Modulkürzel	ERMK_MaET2024
Modulbezeichnung	Entrepreneurship, Gewerblicher Rechtsschutz, Market Knowledge
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Semester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Holger Weigand/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Ladrière
Learning Outcome(s) Befähigung zum unternehmerischen Denken - Das LO ist bewusst generisch formuliert. ERMK ist eine Hülle für verschiedene Lehrveranstaltungen insb. aus dem Bereich "Entrepreneurship". Konkrete LOs sind den entsprechenden Lehrveranstaltungen zu entnehmen. Einschätzung des Innovationspotentials neuer technischer Entwicklungen - Das LO ist bewusst generisch formuliert. ERMK ist eine Hülle für verschiedene Lehrveranstaltungen insb. aus dem Bereich "Gewerblicher Rechtsschutz". Konkrete LOs sind den entsprechenden Lehrveranstaltungen zu entnehmen. Verständnis der Mechanismen des Marktes im Hinblick auf neue technische Innovationen - Das LO ist bewusst generisch formuliert. ERMK ist eine Hülle für verschiedene Lehrveranstaltungen insb. aus dem Bereich "Market Knowledge". Konkrete LOs sind den entsprechenden Lehrveranstaltungen zu entnehmen.
Modulinhalte Vorlesung Arten von Schutzrechten, Bedeutung für Unternehmen und Erfinder, Bedeutung von Arbeitnehmererfindungsgesetz und Erfinderpersönlichkeitsrecht, Voraussetzungen für einen Schutz, Laufzeit von Schutzrechten, Aufbau einer Anmeldung, Lebenszyklus von der Anmeldung bis zum Patent, Nachanmeldungen, Prüfungsverfahren und Einspruchsverfahren, nationale- europäische und internationale Anmeldungen, Gebrauchsmuster - Marken - Design, Geheimnisschutzgesetz, Berufsfeld Patentingenieur Patentrecherche durchführen ; für einen vorliegendem Fall die relevante Schutzrechtsart bestimmen ; eine Anmldung hinsichtlich des formalen Aufbaus korrekt durchführen können ; Vor- und Nachteile von nationalen - euopäischen und internationalen Anmeldungen im konkreten Anwendungsfall abwägen können ; Rechtsbeständigkeit eines Patentes prüfen können ; eine IP Strategie in Grundzügen entwickeln können Seminar Arten von Schutzrechten, Bedeutung für Unternehmen und Erfinder, Bedeutung von Arbeitnehmererfindungsgesetz und Erfinderpersönlichkeitsrecht, Voraussetzungen für einen Schutz, Laufzeit von Schutzrechten, Aufbau einer Anmeldung, Lebenszyklus von der Anmeldung bis zum Patent, Nachanmeldungen, Prüfungsverfahren und Einspruchsverfahren, nationale- europäische und internationale Anmeldungen, Gebrauchsmuster - Marken - Design, Geheimnisschutzgesetz, Berufsfeld Patentingenieur Patentrecherche durchführen ; für einen vorliegendem Fall die relevante Schutzrechtsart bestimmen ; eine Anmldung hinsichtlich des formalen Aufbaus korrekt durchführen können ; Vor- und Nachteile von nationalen - euopäischen und internationalen Anmeldungen im konkreten Anwendungsfall abwägen können ; Rechtsbeständigkeit eines Patentes prüfen können ; eine IP Strategie in Grundzügen entwickeln können
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Seminar
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: mündlicher Beitrag [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	XIM in Master Technische Informatik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	5.6.2025, 09:21:01
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

ESD - Embedded Systems Design 🔗

Modulkürzel	ESD_MaET2024
Modulbezeichnung	Embedded Systems Design
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch, englisch bei Bedarf
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Markus Cremer/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Markus Cremer/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden können die Machbarkeit der Entwicklung einer Produktidee im Bereich der Embedded Systems in Bezug auf praktische Realisierbarkeit, Aufwand, Zeit und Kosten und mit vorausschauendem Blick auf den gesamten Entwicklungsprozess sicher beurteilen. Hierzu setzen sie, ausgehend von einer eigenen Produktidee, Methoden und Hilfsmittel (z.B. Software-Tools, Konzepte, Best-Practices, v.a. auch Hardwareentwicklung) eines typischen industriellen Entwicklungsprozesses für Embedded Systems eigenständig praktisch um. Später sind die Studierenden in der Lage, diesen gesamten Entwicklungsprozess in der Industrie oder in Forschungsprojekten autonom zu bewerten und umzusetzen.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Vorlesung und Übungen werden in einer Lehrveranstaltung kombiniert. Nach der Vorstellung von neuem Lernstoff durch den Dozenten in Form von kurzen Blöcken wird dieser direkt von den Studierenden durch Anwendung in ihrer eigenen Projektarbeit umgesetzt und vertieft. Lösungen und Probleme bei der Umsetzung des Lernstoffs in die Praxis werden in der Präsenzveranstaltung gemeinsam mit dem Dozenten diskutiert. Inhalte: • Entwicklungsprozess von Embedded Systems • Finden einer Produktidee zur Verwendung als Modul-Projekt • Lastenheft und Pflichtenheft • Recherche und Erstellung Hardware- und Firmwarekonzept • Proof-of-Concept-Phase • Erstellung von Schaltplänen • Leiterplattentechnologie, Herstellungs- und Bestückungsprozesse von Leiterplatten • Erstellung von Leiterplattenlayouts • 3D-Modellierung von Gehäusen • Erstellung der notwendigen Dokumentation der Hardware für die Produktion • Firmware-Entwicklung • Aufbau und Validierung des Prototyps • Finale Projektdokumentation Die Studierenden lernen die o.g. Themen in der Vorlesung kennen, erwerben Grundwissen und vertiefen dieses durch Selbststudium mit Hilfe von Literatur, YouTube Videos und anderen Netzressourcen (selbstständige Informationsbeschaffung), sowie in Lerngruppen (Teamwork). Die Studierenden lernen den Umgang mit der Software „Altium Designer“ durch selbständiges Durcharbeiten des „Altium Online Curriculum“, das sie mit einem Zertifikat abschließen. Projekt Nachdem die Studierenden eine eigene Produktidee aus dem Bereich der Embedded Systems gefunden haben, beginnen Sie damit, einen industrie-typischen Entwicklungsprozess für Embedded Systems selbständig zu durchlaufen. Sie starten mit der Spezifikationsphase (Lastenheft, Realisierungskonzepte, Pflichtenheft) und treten dann in die Hardwareentwicklung ein (Schaltpläne, Leiterplattenlayout, Mechanik, Produktionsdokumente). Hier liegt der Hauptfokus der Lehrveranstaltung. Parallel zur Hardwareentwicklung werden Proofs-of-Concept und die Firmwareentwicklung durchgeführt. Nach Abschluss dieser Entwicklungsphasen bestücken die Studierenden ihre selbstentwickelten Leiterplatten und bauen so den ersten Prototyp ihrer Produktidee auf. Final erstellen die Studierenden eine Dokumentation ihres Projekts und stellen ihre Ergebnisse in einer Präsentation vor.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundkenntnisse der Elektrotechnik (einfache analoge und digitale Schaltungen) Grundkenntnisse Embedded Systems (Grundlagen Mikrocontroller inkl. Implementierung von Firmware)
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	Murti, K. (2022). Design Principles for Embedded Systems. Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-3293-8 Schmidt, R., Hauschild, D., & Kluge, I. (2024). Elektronik Design: Theorie und Praxis. Elektronik Design: Theorie Und Praxis. https://doi.org/10.1007/978-3-662-68676-8 Ünsalan, C., Gürhan, H. D., & Yücel, M. E. (2022). Embedded system design with ARM Cortex-M microcontrollers: Applications with C, C++ and MicroPython. Embedded System Design with ARM Cortex-M Microcontrollers: Applications with C, C++ and MicroPython, 1–569. https://doi.org/10.1007/978-3-030-88439-0 Morshed, B. I. (2021). Embedded systems - A hardware-software co-design approach: Unleash the power of arduino! In Embedded Systems - A Hardware-Software Co-Design Approach: Unleash the Power of Arduino! Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66808-2 Marwedel, P. (2021). Embedded System Design. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60910-8 Lienig, J., & Scheible, J. (2020). Fundamentals of Layout Design for Electronic Circuits. Fundamentals of Layout Design for Electronic Circuits. https://doi.org/10.1007/978-3-030-39284-0
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	ESD in Master Communication Systems and Networks 2024 ESD in Master Medientechnologie 2024 ESD in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Perma-Links zur Organisation	ILU-Kurs
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

FS - Forschungsseminar 🔗

Modulkürzel	FS_MaET2024
Modulbezeichnung	Forschungsseminar
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	10
Sprache	deutsch, englisch bei Bedarf
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	2
Häufigkeit des Angebots	jedes Semester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Jens Onno Krah/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	verschiedene Dozenten*innen / diverse lecturers
Learning Outcome(s)
Modulinhalte Seminar Im Seminar sowie auf der Posterpräsentation präsentiert und verteidigt der Studierende seine Arbeiten. Die Diskussion und der Diskurs im Fach als Fertigkeit des Kandidaten wird dadurch erzielt. Die selbständige Forschung an der wissenschaftlichen Fragestellung erbringt einen hohen Wissenszuwachs, auch rechts und links der eigentlichen Kernfrage. Im Seminar sowie auf der Posterpräsentation erfährt der Studierende fachliche Inhalte von anderen wissenschaftlichen Fragestellungen.
Lehr- und Lernmethoden	Seminar
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Hausarbeit oder mündlicher Beitrag [100%]
Workload	300 Stunden
Präsenzzeit	12 Stunden ≙ 1 SWS
Selbststudium	288 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Da die fachliche Ausrichtung des Seminars in Abstimmung mit dem betreuenden Dozenten erfolgt, ist eher die Kompetenz "wissenschaftliche Arbeitsweise" als Voraussetzung mitzubringen, was in Bachelorarbeit auch schon trainiert wird. Voraussetzung ist ferner, dass sich der Studierende selbständig in Themen einarbeiten kann.
Zwingende Voraussetzungen	Seminar erfordert Anwesenheit im Umfang von: 4 Präsentationen und 1 Posterausstellung
Empfohlene Literatur
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	FS in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

HIM - Höhere Ingenieursmathematik 🔗

Modulkürzel	HIM_MaET2024
Modulbezeichnung	Höhere Ingenieursmathematik
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch und englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1
Häufigkeit des Angebots	jedes Semester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Heiko Knospe/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Heiko Knospe/Professor Fakultät IME Prof. Dr. Hubert Randerath/Professor Fakultät IME Prof. Dr. Beate Rhein/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Was: Das Modul vermittelt grundlegende Konzepte und Methoden der Mathematik, die in den Ingenieurwissenschaften benötigt werden (K. 5). Die Abstraktion und mathematische Formalisierung von Problemen soll erlernt und angewendet werde. Die Studierenden lernen die Anwendung anerkannter mathematischer Methoden. Die Studierenden sollen insbesondere die Anwendung statistischer Verfahren und die Begründung wissenschaftlicher Aussagen erlernen (K. 15). Womit: Der Dozent/die Dozentin vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in der Vorlesung. In der Übung bearbeiten die Studierenden unter Anleitung Aufgaben. Die Übung wird durch Hausaufgaben und Online-Aufgaben (E-Learning) ergänzt. Wozu: Fortgeschrittene Mathematik-Kenntnisse (beispielweise in Vetoranalysis, Statistik und Optimierung) werden in mehreren Moduln des Studiengangs benötigt. Mathematische Methoden sind eine essentielle Voraussetzung für Ingenieure, die komplexe technische Systeme abstrahieren und entwickeln (K. 1, K. 8).
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Eine Kombination von Themen aus folgenden Bereichen: - Vektoranalysis - Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Multivariate Statistik - Stochastische Prozesse - Optimierung Vector Analysis - Vector Spaces - Scalar and Vector Functions - Differential Operators - Line Integrals - Double Integrals - Triple Integrals - Change of Variables - Surface Integrals - Divergence Theorem - Theorem of Stokes - Maxwell Equations Probability and Statistics - Descriptive Statistics - Two-dimensional Data - Simple Linear Regression - Probability Spaces - Random Variables - Expectation, Variance, Moments - Jointly Distributed Random Variables - Independent Random Variables - Covariance - Binomial Random Variable - Poisson Random Variable - Uniform Random Variable - Normal Random Variable - Chi-Square Distribution - t-Distribution - Central Limit Theorem - Distributions of Sampling Statistics - Confidence Intervals - Hypothesis Testing - t-Test, f-Test, Chi-Square Test - Overview of various Tests Multivariate Statistics - Analysis of multidimensional data - Multivariate Random Variables - Matrix decompositions, Singular Value Decomposition (SVD) - Factor analysis, Principal Component Analysis (PCA) - Multiple Linear Regression Stochastic Processes - Discrete and continuous time processes - Random walk - Markov chain - Poisson process - Queuing theory Optimization - Linear Programming - Unconstrained Optimization: Gradient method, Newton's method, Trust Region method - Constrained Optimization: Karush–Kuhn–Tucker (KKT) conditions, Lagrange multipliers, Penalty and Barrier functions - Special optimization problems: Mixed Integer Nonlinear Programming, Nonlinear Stochastic Optimization - Anwendung von Verfahren der Vektoranalysis zur Lösung von Problemen der Natur- und Ingenieurwissenschaften. - Anwendung von Verfahren der deskriptiven und induktiven Statistik auf ein- und mehrdimensionale Daten. - Planung und Durchführung von statistischen Tests. - Fähigkeit aus Daten relevante Informationen zu gewinnen. - Anwendung von Optimierungsstrategien zur Lösung von Problemen.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen
Prüfungsformen mit Gewichtung	abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Differential- und Integralrechnung für mehrere Variablen sowie Lineare Algebra (Mathematik auf Bachelor-Niveau)
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	K. Burg, H. Haf, F. Wille, A. Meister, Vektoranalysis - Höhere Mathematik für Ingenieure, Naturwissenschaftler und Mathematiker, Springer Vieweg E. Kreyszig, Advanced Engineering Mathematics, John Wiley & Sons L. Papula, Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler Band 3, Springer Vieweg R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, K. Ye, Probability & Statistics for Engineers & Scientists, Prentice Hall S. M. Ross, Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Elsevier S. M. Ross, Stochastic Processes, John Wiley & Sons U. Krengel, Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik A. Koop, H. Moock, Lineare Optimierung, Springer R. Reinhardt, A. Hoffmann, T. Gerlach, Nichtlineare Optimierung, Springer M. Ulbrich, S. Ulbrich, Nichtlineare Optimierung, Birkhäuser
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	HIM in Master Communication Systems and Networks 2020 HIM in Master Communication Systems and Networks 2024 HIM in Master Elektrotechnik 2020 HIM in Master Technische Informatik 2020 HIM in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

HSUT - Hochspannungsübertragungstechnik 🔗

Modulkürzel	HSUT_MaET2024
Modulbezeichnung	Hochspannungsübertragungstechnik
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Christof Humpert/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Christof Humpert/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden können Systeme und Betriebsmittel der Hochspannungsübertragungstechnik hinsichtlich technischer und betriebswirtschaftlicher Kriterien analysieren und auswählen, indem sie - Anforderungen an Übertragungssysteme erkennen, - Spannungsbelastungen im Nenn- und Fehlerfall bestimmen und Maßnahmen zur Reduktion der Belastungen auslegen, - Vor- und Nachteile aktueller und zukünftiger Technologien analysieren und - vereinfachte Wirtschaftlichkeitsberechnungen durchführen, um später fundierte Entscheidungen hinsichtlich des optimalen Aus- und Umbaus der elektrischen Netze unter gesellschaftlichen und politischen Randbedingungen treffen zu können.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Überspannungen und Isolationskoordination - Entstehung und Kategorien von Überspannungen - Ausbreitung von Überspannungen - Wanderwellenvorgängen - Reflexionsvorgänge - Begrenzung von Überspannungen - Typen von Überspannungsableitern - Eigenschaften, Aufbau und Auswahl Systeme der Hochspannungsübertragung - Hochspannungs-Drehstrom-Übertragung (HDÜ) - optimale Übertragungsspannung - Struktur und verschiedene Typen von Schaltanlagen mit ihren Eigenschaften und Einsatzgebieten - Hochspannungs-Gleichstrom-Übertragung (HGÜ) - Vor- und Nachteile gegenüber der Drehstrom-Übertragung - Struktur und Funktion von Umrichterstationen - Kostenvergleich zu HDÜ-Systemen - HGÜ-Netze Betriebsmittel der Hochspannungsübertragung - Leistungsschalter - Funktionsprinzip - verschiedene Typen und Einsatzgebiete - Schaltgeräte für HGÜ-Systeme - Supraleitende Betriebsmittel (Kabel, Strombegrenzer) - Funktionsprinzip und Einsatzgebiete - Kühltechnik - Verluste und Kosten Belastungen von Übertragungsssystemen bestimmen - Betriebs- und Überspannungen für eine gegebene Spannungsebene berechnen - Begrenzungsmöglichkeiten von Überspannungen einplanen - Wanderwellenvorgänge (Brechung, Reflexion) analysieren und berechnen - Stromtragfähigkeit und maximale Verluste ableiten Betriebswirtschaftliche Aspekte bestimmen - Investionskosten-Vergleich durchführen - Betriebskosten-Vergleich durchführen Projekt Spezifisches Problem der Elektrotechnik vertiefen an einem Berechnungsbeispiel Projektaufgabe im Team lösen Grundlagen einer Berechnungssoftware erarbeiten Numerische Berechnungen durchführen Numerische Ergebnisse mit analytischen vergleichen Ergebnisse mit Bezug zur praktischen Anwendung diskutieren Ergebnisse in einem Bericht zusammenfassen Praktikum Erzeugung und Messung von Wechsel-, Gleich- und Impulsspannungen Ausbreitung und Begrenzung von Überspannungen Hochspannungsprüfungen planen Hochspannungsprüfschaltungen dimensionieren Prüfkriterien für Komponenten der Hochspannungstechnik ermitteln Ergebnisse in einem Bericht zusammenfassen
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Projekt Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Praktikumsbericht oder Projektarbeit [20%] und abschließend: mündliche Prüfung [60%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	57 Stunden ≙ 5 SWS
Selbststudium	93 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundlagen der Elektrotechnik und Elektronik Grundverständnis für elektrische Felder in Dielektrika
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 3 Termine Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Praktikum
Empfohlene Literatur	Küchler, Andreas: Hochspannungstechnik: Grundlagen – Technologie – Anwendung (Springer) Heuck, Klaus; Dettmann, Klaus-Dieter; Schulz, Detlef: Elektrische Energieversorgung (Springer)
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	HSUT in Master Elektrotechnik 2020
Perma-Links zur Organisation	ILU-Kurs für die Lehrveranstaltung Hochspannungsübertragungstechnik
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

IBD - InnoBioDiv 🔗

Modulkürzel	IBD_MaET2024
Modulbezeichnung	InnoBioDiv
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	englisch
Dauer des Moduls	0.5 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Semester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Uwe Dettmar/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Uwe Dettmar/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden können in einer Forschungsgruppe ein Experiment teamorientiert planen, durchführen, auswerten und dokumentieren, indem sie auf biologisches und technisches Basiswissen und auf die zur Verfügung gestellten Ressourcen (ein IoT basiertes Mess- und Steuersystem inklusive FarmBot, Sensorik und Aktorik, Materialien und Geräte im Gewächshaus des Instituts für Pflanzenwissenschaften, Checklisten) sowie weitere frei verfügbare Informationsquellen zugreifen, um die Auswirkungen des Klimawandels auf die Wachstumsleistung von Pflanzen und die Biodiversität im Boden erfahrbar zu machen und dadurch Erkenntnisse zu generieren, die für die Gesellschaft im Rahmen des Klimawandels von Relevanz sind.
Modulinhalte Seminar Entwickeln von Projektideen , Diskussion und Weiterentwicklung der der Projekte Projekt Die Studierenden erwerben... - die Fähigkeit, Konzepte zur Anpassung von Pflanzen an den Klimawandel zu entwickeln und umzusetzen. - die Fähigkeit, Experimente im Bereich der Pflanzenphysiologie, der Bodenbiologie und der Technik zu planen, durchzuführen und zu analysieren. - die Fähigkeit, experimentelle Daten statistisch auszuwerten und zu präsentieren. - die Fähigkeit, wissenschaftliche Ergebnisse zu präsentieren und zu kommunizieren. - die Fähigkeit zur interdisziplinären und interkulturellen Zusammenarbeitund dem Austausch von Ideen mit Studierenden aus verschiedenenMINT-Forschungsbereichen. - Erfahrungen in der Planung und Durchführung von Projekten und in derTeamarbeit Die Studierenden besitzen am Ende - ein tiefes Verständnis für die Wechselwirkungen zwischen Klimaparametern, Pflanzenwachstum und Bodenbiodiversität. - grundlegende Kenntnisse über moderne Technologien wie Robotik, Sensorik und das Internet of Things im Kontext der Pflanzenforschung. - das Bewusstsein für die Bedeutung von Nachhaltigkeit, Ressourcenschonung und Versorgungssicherheit im Kontext des Bevölkerungswachstums und des Klimawandels.
Lehr- und Lernmethoden	Seminar Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	23 Stunden ≙ 2 SWS
Selbststudium	127 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	- gute englische Sprachkenntnisse, da in interkulturellen, interdisziplinären Teams gearbeitet wird. - Grundkenntnisse zum IoT und in der Robotik sind wünschenswert - Teamfähigkeit - Grundkenntnisse in der Pflanzenbiologie werden nicht vorausgesetzt
Zwingende Voraussetzungen	Seminar erfordert Anwesenheit im Umfang von: 8 Stunden Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 5 meetings for project discussions
Empfohlene Literatur	https://farm.bot/ Arif, Tarik M.: Deep Learning on Embedded Systems: A Hands-On Approach Using Jetson Nano and Raspberry Pi, Wiley, 2025, ISBN:978-1-394-26927-3 Agrawal, D. P. (2017). Embedded Sensor Systems. Springer. Marwedel, Peter: Embedded System Design: Embedded Systems Foundations of Cyber-Physical Systems, and the Internet of Things, Springer, 2021, ISBN 978-3-030-60910-8 L. Urry, S. Wassermann: Campbell Biology AP Edition (12th Edition), Pearsson, ISBN-13: 978-0-13-648687-9 Taiz, L., Møller, I. M., Murphy, A., & Zeiger, E. (2022). Plant Physiology and Development. Oxford University Press.
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	IBD in Master Communication Systems and Networks 2020 IBD in Master Communication Systems and Networks 2024 IBD in Master Medientechnologie 2024 IBD in Master Technische Informatik 2020 IBD in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Perma-Links zur Organisation	InnoBioDiv: Student Projects
Besonderheiten und Hinweise	Blockveranstaltung jeweils von Anfang Oktober bis Mitte November (7 Wochen), Optionale Vorbereitungszeit zum Aufbau von Grundkenntnissen in der letzten Septemberwocheeüte
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

ITF - IT-Forensik 🔗

Modulkürzel	ITF_MaET2024
Modulbezeichnung	IT-Forensik
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch, englisch bei Bedarf
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Studiengangsleiter(in) Master Technische Informatik / Informatik und Systems-Engineering
Dozierende*r	Jürgen Bornemann/Lehrbeauftragter
Learning Outcome(s) Teilnehmer sind sich der Gefahren durch Angriffe von außen und innen auf technische Systeme bewusst werden und sind in der Lage, digitale Beweise aufzuspüren, sicherzustellen und weiter verwertbar zu analysieren.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Grundbegriffe der Cyber Security und digitale Forensik Typische Schwachstellen, Bedrohungen und Risiken Gefahren bei mobilen Systemen, Home-Office, WLAN‘s Grundlagen und Arbeitsweisen der IT-Forensik Forensische Dokumentationserstellung Gängige Werkzeuge für forensische Untersuchungen Digitale Beweise erkennen und sichern Open-Source-Forensik Dateisystem-Forensik Forensische Analyse mobiler Systeme Schwachstellen, Bedrohungen, Angriffe auf Netzwerkstrukturen KALI Linux – Operating System für Vulnerability und Pentesting Projekt Studierenden können fallbezogene forensische Aufgaben und Vorfälle mit dem jeweiligen erlernten Wissen eigenständig oder in Arbeitsgruppen bearbeiten. Sie zeigen dabei, wie sie digitale Beweise sicherstellen, analysieren und dokumentieren.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	ITF in Master Communication Systems and Networks 2020 ITF in Master Communication Systems and Networks 2024 ITF in Master Elektrotechnik 2020 ITF in Master Technische Informatik 2020 ITF in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

KOLL - Kolloquium zur Masterarbeit 🔗

Modulkürzel	KOLL_MaET2024
Modulbezeichnung	Kolloquium zur Masterarbeit
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	3
Sprache	deutsch, englisch bei Bedarf
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	3
Häufigkeit des Angebots	jedes Semester
Modul-Verantwortliche*r	Studiengangsleiter(in) Master Medientechnologie
Dozierende*r	verschiedene Dozenten*innen / diverse lecturers
Learning Outcome(s) Studierende sind in der Lage, über die im Rahmen ihrer Masterarbeit bearbeitete (ingenieur)wissenschaftliche Problemstellung dem Auftraggeber und einem Fachauditorium angemessen mündlich zu berichten und das (ingenieur)wissenschaftliche Vorgehen sowie die erzielten Ergebnisse und gewonnenen Erkenntnisse und deren Beurteilung zu diskutieren und zu verteidigen.
Modulinhalte Kolloquium Das Kolloquium dient der Feststellung, ob die Studentin oder der Student befähigt ist, die Ergebnisse der Masterarbeit, ihre fachlichen und methodischen Grundlagen, fachübergreifende Zusammenhänge und außerfachlichen Bezüge mündlich darzustellen, selbständig zu begründen und ihre Bedeutung für die Praxis einzuschätzen
Lehr- und Lernmethoden	Kolloquium
Prüfungsformen mit Gewichtung	abschließend: Kolloquium [100%]
Workload	90 Stunden
Präsenzzeit	0 Stunden ≙ 0 SWS
Selbststudium	90 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen
Zwingende Voraussetzungen	Siehe Prüfungsordnung §29, Abs. 2
Empfohlene Literatur
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	KOLL in Master Communication Systems and Networks 2020 KOLL in Master Communication Systems and Networks 2024 KOLL in Master Elektrotechnik 2020 KOLL in Master Medientechnologie 2020 KOLL in Master Medientechnologie 2024 KOLL in Master Technische Informatik 2020 KOLL in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise	Siehe auch Prüfungsordnung §29.
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

LSPW - Leistungselektronische Stellglieder für PV- und Windkraftanlagen 🔗

Modulkürzel	LSPW_MaET2024
Modulbezeichnung	Leistungselektronische Stellglieder für PV- und Windkraftanlagen
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Andreas Lohner/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Christian Dick/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden lernen elektronische und elektromagnetische Strukturen, Topologien und Regelungsverfahren verschiedener erneuerbarer Energieerzeugungsanlagen (Photovoltaik & Wind) erläutern, erklären und z. T. auch entwickeln, indem sie - die gesamte anlagenspezifische Systemtechnik in wesentliche Teile (Elektromechanik, Leistungselektronik, Steuerung/Regelung) gliedern, - Rechnermodelle von allen Teilen und auch der Gesamtanlage entwerfen und mit einem Simulationstool simulieren, - mit Leistungselektronik, Antrieben, klassischen Messgeräten umgehen, - sowie spezifische Regelungsalgorithmen erkennen und verstehen, um als Ingenieure - Erneuerbare Energieerzeugungsanlagen zu konzeptionieren und zu dimensionieren, - Leistungselektronische Komponenten für EE zu entwickeln und - für EE spezifische Regelungen zu entwerfen.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Überblick über die verschiedenen erneuerbaren Energieträger und deren Potentiale Photovoltaik; Windkraft etc. Prinzipien von netzgeführten wie von Inselwechselrichtern für Photovoltaikanlagen Physik der Solarzelle Stromrichtertopologien Systemarchitekturen: Zentral-, String- und Modulwechselrichter Steuerungsverfahren: PWM, MPP-Tracking etc. Prinzipien von Windkraftanlagen doppeltgespeiste Asynchronmaschine Anlage mit Synchronmaschine windkraftspezifische Regelungsverfahren Die Studierenden können elektronische und elektromagnetische Strukturen, Topologien und Regelungsverfahren verschiedener erneuerbarer Energieerzeugungsanlagen (Photovoltaik, Wind etc.), mit dem Fokus auf deren Stellglieder, erläutern. Die Studierenden besitzen Sie die Fähigkeit, die gesamte anlagenspezifische Systemtechnik in Wesentliche Teilabschnitte zu zergliedern, einzelne Aspekte zu entwickeln oder zu projektieren und damit einzelne Schritte einer Synthese durchzuführen. Der Realitätsbezug, insbesondere im Hinblick auf neue regulatorische, normative Rahmenbedingungen, welche mit der Energiewende einhergehen, wird hergestellt. Damit ist der Studierende in der Lage, die Stellglieder auch im übergeordneten Kontext als Teil eines intelligenten Netzes zu beschreiben, um später die richtigen Stellglieder auszuwählen bzw. zu entwickeln. Die Studierenden lernen Methoden zur dynamischen Beschreibung und Regelung erneuerbarer Energieerzeugungsanlagen kennen und erhalten dadurch Entscheidungskompetenz. Die Studierenden besitzen Erfahrungen im Umgang mit Leistungselektronik, Antrieben, klassischen Messgeräten und sind in der Lage, Stellglieder mit einem Simulationstool zu modellieren. Die Studierenden besitzen die Fähigkeit elektrische Stellglieder für erneuerbare Energieerzeugungsanlagen zu verstehen, zu dimensionieren und zu regeln. Praktikum In einem ersten Versuch wird ein Wechselrichter für eine Photovoltaikanlage beispielhaft modelliert und mit einem Simulationstool simuliert. Hierbei wird ein besonderes Augenmerk auf die anlagenspezifischen Regelungsverfahren (MPP-Tracking etc.) gerichtet. Danach wird ein kommerzieller Wechselrichter vermessen und analysiert. In einem zweiten Versuch wird eine doppeltgespeiste Asynchonmaschine samt Konvertern als Stellglied für Windkraftanlagen untersucht. Die Studierenden können mit einem üblichen kommerziellen Werkzeug zur Modellierung und Simulation umgehen. Die Studierenden verstehen das Arbeitsverhalten leistungselektronischer Stellglieder. Die Studierenden können Aufgaben in einem kleinen Team lösen. Sie können Messergebnisse analysieren und daraus Erkenntnisse über das Messobjekt gewinnen. Sie können ein reales System modellieren und simulieren.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Praktikumsbericht oder mündlicher Beitrag [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundlagen der Elektrotechnik Leistungselektronik Grundlagen elektrischer Antriebe Analoge Signale und Systeme
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: Labortermine (8 Std.)
Empfohlene Literatur	Hau E.: Windkraftanlagen - Grundlagen, Technik, Einsatz, Wirtschaftlichkeit, Springer Verlag Mertens, K.: Photovoltaik - Lehrbuch zu Grundlagen, Technologie und Praxis, Hanser Verlag Sahan, B.: Wechselrichtersysteme mit Stromzwischenkreis zur Netzanbindung von Photovoltaik-Generatoren, KDEE Kassel
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	LSPW in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

Zusätzliche Modul-Variante mit gleichen Learning-Outcomes

Modulkürzel	LSPW_MaET2024
Modulbezeichnung	Leistungselektronische Stellglieder für PV- und Windkraftanlagen
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Andreas Lohner/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Christian Dick/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden lernen elektronische und elektromagnetische Strukturen, Topologien und Regelungsverfahren verschiedener erneuerbarer Energieerzeugungsanlagen (Photovoltaik & Wind) erläutern, erklären und z. T. auch entwickeln, indem sie - die gesamte anlagenspezifische Systemtechnik in wesentliche Teile (Elektromechanik, Leistungselektronik, Steuerung/Regelung) gliedern, - Rechnermodelle von allen Teilen und auch der Gesamtanlage entwerfen und mit einem Simulationstool simulieren, - mit Leistungselektronik, Antrieben, klassischen Messgeräten umgehen, - sowie spezifische Regelungsalgorithmen erkennen und verstehen, um als Ingenieure - Erneuerbare Energieerzeugungsanlagen zu konzeptionieren und zu dimensionieren, - Leistungselektronische Komponenten für EE zu entwickeln und - für EE spezifische Regelungen zu entwerfen.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Überblick über die verschiedenen erneuerbaren Energieträger und deren Potentiale Photovoltaik; Windkraft etc. Prinzipien von Konvertern im Netzparallelbetrieb und von Inselwechselrichtern für Photovoltaikanlagen Physik der Solarzelle Leistungselektronische Topologien - Besonderheiten bzgl. des floatenden DC-Potenzials Systemarchitekturen: Zentral-, String- und Modulwechselrichter Steuerungsverfahren: PWM, MPP-Tracking etc. Prinzipien von Windkraftanlagen doppeltgespeiste Asynchronmaschine Anlage mit Synchronmaschine windkraftspezifische Regelungsverfahren Die Studierenden können elektronische und elektromagnetische Strukturen, Topologien und Regelungsverfahren verschiedener erneuerbarer Energieerzeugungsanlagen (Photovoltaik, Wind etc.), mit dem Fokus auf deren Stellglieder, erläutern. Die Studierenden lernen Methoden zur dynamischen Beschreibung und Regelung erneuerbarer Energieerzeugungsanlagen kennen und erhalten dadurch Entscheidungskompetenz. Die Studierenden besitzen Erfahrungen im Umgang mit Leistungselektronik, Antrieben, klassischen Messgeräten und sind in der Lage, Stellglieder mit einem Simulationstool zu modellieren. Die Studierenden besitzen die Fähigkeit elektrische Stellglieder für erneuerbare Energieerzeugungsanlagen zu verstehen, zu dimensionieren und zu regeln. Die Studierenden besitzen Sie die Fähigkeit, die gesamte anlagenspezifische Systemtechnik in Wesentliche Teilabschnitte zu zergliedern, einzelne Aspekte zu entwickeln oder zu projektieren und damit einzelne Schritte einer Synthese durchzuführen. Der Realitätsbezug, insbesondere im Hinblick auf neue regulatorische, normative Rahmenbedingungen, welche mit der Energiewende einhergehen, wird hergestellt. Damit ist der Studierende in der Lage, die Stellglieder auch im übergeordneten Kontext als Teil eines intelligenten Netzes zu beschreiben, um später die richtigen Stellglieder auszuwählen bzw. zu entwickeln. Praktikum In einem ersten Versuch wird ein Wechselrichter für eine Photovoltaikanlage beispielhaft modelliert und mit einem Simulationstool simuliert. Hierbei wird ein besonderes Augenmerk auf die anlagenspezifischen Regelungsverfahren (MPP-Tracking etc.) gerichtet. Danach wird ein kommerzieller Wechselrichter vermessen und analysiert. In einem zweiten Versuch wird eine doppeltgespeiste Asynchonmaschine samt Konvertern als Stellglied für Windkraftanlagen untersucht. Die Studierenden können mit einem üblichen kommerziellen Werkzeug zur Modellierung und Simulation umgehen. Die Studierenden verstehen das Arbeitsverhalten leistungselektronischer Stellglieder. Die Studierenden können Aufgaben in einem kleinen Team lösen. Sie können Messergebnisse analysieren und daraus Erkenntnisse über das Messobjekt gewinnen. Sie können ein reales System modellieren und simulieren.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: mündlicher Beitrag [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundlagen der Elektrotechnik Leistungselektronik Grundlagen elektrischer Antriebe Analoge Signale und Systeme
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 8 Unterrichtsstunden
Empfohlene Literatur	Hau E.: Windkraftanlagen - Grundlagen, Technik, Einsatz, Wirtschaftlichkeit, Springer Verlag Mertens, K.: Photovoltaik - Lehrbuch zu Grundlagen, Technologie und Praxis, Hanser Verlag Sahan, B.: Wechselrichtersysteme mit Stromzwischenkreis zur Netzanbindung von Photovoltaik-Generatoren, KDEE Kassel
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	LSPW in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

MAA - Masterarbeit 🔗

Modulkürzel	MAA_MaET2024
Modulbezeichnung	Masterarbeit
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	27
Sprache	deutsch, englisch bei Bedarf
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	3
Häufigkeit des Angebots	jedes Semester
Modul-Verantwortliche*r	Studiengangsleiter(in) Master Medientechnologie
Dozierende*r	verschiedene Dozenten*innen / diverse lecturers
Learning Outcome(s) Studierende sind in der Lage, eine umfangreiche, erkenntnistheoretische und ggfs. praxisbezogene ingenieurwissenschaftliche Problemstellung mit erkennbarem Innovationspotenzial selbständig wissenschaftlich begründet zu bearbeiten, d. h. - die Problemstellung inhaltlich zu analysieren, abzugrenzen, zu strukturieren, zu ordnen und ein grundsätzliches Konzept zur Beurteilung der Qualiät einer nachfolgend erarbeiteten Lösung zu erstellen, - im Studium erworbene Kenntnisse, Fertigkeiten und Handlungskompetenzen zielgerichtet, effektiv und effizient zur Bearbeitung und Lösung der Problemstellung einzusetzen und - die Problemstellung, die ingenieurwissenschaftliche Methodik zur Bearbeitung sowie die erarbeiteten Ergebnisse und deren Beurteilung dem Auftraggeber und einem Fachauditorium angemessen schriftlich und mündlich zu berichten und zu diskutieren.
Modulinhalte Abschlussarbeit Die Masterarbeit ist eine schriftliche Hausarbeit. Sie soll zeigen, dass die oder der Studierende befähigt ist, innerhalb einer vorgegebenen Frist ein Thema aus ihrem oder seinem Fachgebiet sowohl in seinen fachlichen Einzelheiten als auch in den fachübergreifenden Zusammenhän-gen nach wissenschaftlichen und fachpraktischen Methoden selbstständig zu bearbeiten. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit kann auch bei der Abschlussarbeit berücksichtigt werden.
Lehr- und Lernmethoden	Abschlussarbeit
Prüfungsformen mit Gewichtung	abschließend: Abschlussarbeit [100%]
Workload	810 Stunden
Präsenzzeit	0 Stunden ≙ 0 SWS
Selbststudium	810 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Siehe Prüfungsordnung §26
Zwingende Voraussetzungen	siehe Prüfungsordnung §26 Abs. 1
Empfohlene Literatur
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	MAA in Master Communication Systems and Networks 2020 MAA in Master Communication Systems and Networks 2024 MAA in Master Elektrotechnik 2020 MAA in Master Medientechnologie 2020 MAA in Master Medientechnologie 2024 MAA in Master Technische Informatik 2020 MAA in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise	Siehe auch Prüfungsordnung §24ff. Kontaktieren Sie frühzeitig einen Professor der Fakultät für die Erstbetreuung der Abschlussarbeit.
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

MLWR - Maschinelles Lernen und Wissenschaftliches Rechnen 🔗

Modulkürzel	MLWR_MaET2024
Modulbezeichnung	Maschinelles Lernen und Wissenschaftliches Rechnen
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Beate Rhein/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Beate Rhein/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) "Was: fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens auf typische Datensätze der technischen Informatik anwenden Fallstricke des Maschinellen Lernens in der Vorgehensweise erkennen für eine Aufgabenstellung das geeignete Verfahren bestimmen und anwenden können Qualität von Datensätzen beurteilen und verbessern Datenschutzgesetze kennen weit verbreitete Software des maschinellen Lernens anwenden Womit: Die Methoden werden anhand eines Vortrags oder per Lernvideos vermittelt und in Vorlesung und Übung direkt angewendet. Jeder Student wird ein Projekt durchführen (je nach Anzahl der Studierenden in Gruppenarbeit), bei der er sich Teile des Stoffes selber erarbeitet. Wozu: Maschinelles Lernen wird bei den späteren Arbeitgebern immer mehr eingeführt, etwa in der Robotik, aber auch zur Überwachung und Steuerung von Produktionsprozessen oder Energiesystemen und zur Auswertung von Kundendaten, hier ist ein verantwortlicher Einsatz von Daten wichtig.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Übersicht Maschinelles Lernen End-to-End Projekt Maschinelles Lernen - Datenvorbereitung - Skalierung Klassifikationsverfahren - Performanzmaße - Verfahren Regressionsverfahren - Klassische Verfahren - Verfahren des Maschinellen Lernens Unüberwachtes Lernen Einführung in Neuronale Netze - Perzeptron - Feed Forward Neural Network - Architektur - Training Einführung in große Sprachmodelle - Embeddinges - Transformer Architektur - Klassifikation und Regression mit LLMs - Retrieval Augmented Generation Erklärbares und faires Maschinelles Lernen Praktikum Anwendung und Programmierung von Verfahren der Approximation, der multikriteriellen Optimierung oder des maschinellen Lernens numerische Verfahren effizient implementieren Algorithmen hinsichtlich ihrer Komplexität bewerten
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Übungspraktikum [20%] und begleitend: Projektarbeit [20%] und abschließend: mündliche Prüfung [80%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung und maschinellem Lernen
Zwingende Voraussetzungen	Vorlesung / Übungen erfordert Anwesenheit im Umfang von: 6 Stunden Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Vorlesung / Übungen Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 2 Termine Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Praktikum
Empfohlene Literatur	A. Geron: Hand-on Machine Learning, O'Reilly Verlag J. Alammar: Hands-on Large Language Models, O'Reilly Verlag
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	MLWR in Master Communication Systems and Networks 2020 MLWR in Master Communication Systems and Networks 2024 MLWR in Master Elektrotechnik 2020 MLWR in Master Technische Informatik 2020 MLWR in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

NLO - Nichtlineare Optik 🔗

Modulkürzel	NLO_MaET2024
Modulbezeichnung	Nichtlineare Optik
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Uwe Oberheide/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Uwe Oberheide/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden verstehen die grundlegenden Eigenschaften von Licht und Materie bei hohen Lichtintensitäten, indem sie die zugrunde liegenden Prozesse mathematisch, physikalisch und technisch analysieren und in idealisierter Umgebung beschreiben, damit sie in ihrer Abschlussarbeit und Berufsalltag passende Komponenten und Verfahren zur Lichtbeeinflussung und Materialbearbeitung inbesondere mit ultrakurzen Laserpulsen auswählen können.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Optische Frequenzvervielfachung (Kristall-Kohärenzlängen, Phasenanpassung, Quasiphasenanpassung und periodische Polung) Frequenzmischung Optisch-Parametrische Oszillation und -Verstärkung Elektro-, magneto- und akusto-optische Effekte Q-switch, Modenkopplung, Ultrakurzpulslaser Anwendung von Multiphotonenprozessen Photorefraktion, stimulierte Brillouinstreuung, phasenkonjugierende Spiegel Analogien bekannter linearer physikalischer Prozesse (Licht-Materie-Wechselwirkung bei niedriger Intensität) erkennen und übertragen auf nichtlineare Prozesse Prozesse mathematisch beschreiben und das Ergebnis in physikalische Auswirkungen transferieren Idealisierte Systeme auf reale Systeme übertragen und das qualitative Verhalten ableiten Zusammenhänge von Größen (sättigbare Absorption / mehrdimensionaler Brechungsindex) beschreiben und erklären, sowie auf reale Materialien übertragen Technische Anwendungen und Fragestellungen analysieren, in Einzelprozesse zerlegen und über bekannte nichtlineare Wechselwirkungen lösen Seminar Vorträge zu Anwendungen/Prozessen, die auf den Inhalten der Lehrveranstaltung aufbauen (Transfer der Lehrveranstaltungsinhalte auf weitere Anwendungen) Beispiele: - spektralen Verbreiterung in einem Femtosekundenlaser durch Selbstphasenmodulation - zeitliche Vermessung ultrakurzer Laserpulse - Ausgleich von Abbildungsfehlern durch den Einsatz von phasenkonjugierenden Spiegeln - Laserinduzierte Kernfusion - Multiphotonenprozesse - Erzeugung und Anwendung höherer Harmonischer - Optisch-Parametrische-Oszillatoren - Freie-Elektronen-Laser Beschaffung geeigneter Literatur/Information Einarbeitung in neues technisches Fachgebiet Nutzung englischer Fachliteratur Auswertung vorliegender Literatur Informationen auf Relevanz überprüfen Wesentliche Informationen herausfiltern und zielgruppenadäquat aufbereiten
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Seminar
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: mündlicher Beitrag [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung oder (elektronische) Klausur [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Physik: Wellenausbreitung, Phasengeschwindigkeit Lasertechnik: Lasertypen, Grundprinzip der stimulierten Emission Licht-Materie-Wechselwirkung: Absorption, Streuung, Brechungsindex, Doppelbrechung
Zwingende Voraussetzungen	Seminar erfordert Anwesenheit im Umfang von: Vortragstermine
Empfohlene Literatur	Boyd – Nonlinear Optics, Elsevier Pedrotti – Optik für Ingenieure, Springer Saleh, Teich – Grundlagen der Photonik, Wiley VCH
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	NLO in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

OSA - Optische Spektroskopie und Anwendungen 🔗

Modulkürzel	OSA_MaET2024
Modulbezeichnung	Optische Spektroskopie und Anwendungen
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Michael Gartz/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Michael Gartz/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Was: Die Studierenden können optische Messprobleme analysieren und eigene Spektrometer-Systeme synthetisieren und hinsichtlich der optischen und wirtschaftlichen Eigenschaften bewerten. Sie können Spektrometer designen, konstruieren, realisieren und damit die aus den Kundenanforderungen extrahierten Messgrößen optimal bestimmen und die Ergebnisse interpretieren. Womit: indem die Studierenden mittels der Projektarbeit die in den Vorlesungen vermittelten Theorien anwenden, beurteilen und bewerten, mittels eigener Recherchen und Projektbesprechungen ihren Lösungsansatz entwickeln, realisieren und in eigenen Vorträgen darstellen, präsentieren und bewerten, Wozu: um später in Entwicklungsabteilungen von optischen Messtechnikunternehmen Messprobleme zu verstehen, zu analysieren, konstruktive Lösungen zu erarbeiten und zu realisieren bis zum serienreifen Endprodukt. Um als beratende Ingenieure Kundenprobleme zu analysieren und mit am Markt befindlichen Systemen Applikationen zu erstellen, die die optischen Messprobleme lösen oder am Markt befindliche Messsysteme beurteilen und bewerten können, ob sie zur Lösung geeignet sind. Um erarbeitete oder bewertete optische Lösungen wissenschaftlich einwandfrei zu präsentieren.
Modulinhalte Vorlesung Erste Anwendung: Schichtdickenmessung mittels optischer Sepktroskopie Grundlagen der Spektroskopie: Winkeldispersion und lineare Dispersion / Prisma und Gitter / nutzbarer Spektralbereich des Gitters / Gittertypen / Herstellungsverfahren / Vergleich: Gitter und Prisma Aufbau des Prismenspektrometers / Aufbau des Gitterspektrometers / Auflösungsvermögen / Störeffekte im Spektrometer / Strahlungsquellen / Detektoren / Empfänger / Filter / Kalibrierung von Spektrometern Kenngrößen von Spektrometern Kommerzielle Spektrometer Fourier Spektroskopie Anwendungen: Raman Spektroskopie, Farbmessung, Schichtdickenmessung, Spektrale Element Analyse berechnen: der spektralen Auflösung, der Winkel- und Linear-Dispersion, des freien Spektralbereichs auswählen eines Spektrometers, einer Strahlungsquelle für eine spezielle Messaufgabe bestimmen der Transmissionskurve diverser optischer Bauteile beurteilen der Empfindlichkeit eines Spektrometers analysieren von Messaufgaben aus dem Bereich der optischen Spektroskopie Projekt Spektrometer Aufbauten justieren optische Spektren aufnehmen, auswerten und dokumentieren Ergebnisse auf Plausibilität überprüfen Zusammenhänge erkennen und verstehen Auswählen des Spektrometertyps für eine spezielle Messaufgabe Umrechung der verschiedenen spektralen Darstellungsarten analysieren einer spektroskopischen optischen Messaufgabe konzipieren eines Lösungansatzes für die analysierte Messaufgabe Präsentation einer Projektskizze Milestone-Präsentation zur Überprüfung des Projektfortschrittes Abschluss-Präsentation mit Darlegung des realisierten Lösungsansatzes grundlegende Spektrometer Aufbauten selber realisieren naturwissenschaftlich / technische Gesetzmäßigkeiten mit einem optischen Aufbau erforschen selbst gewonnenen Messreihen auswerten und bewerten Komplexe technische Aufgaben im Team bearbeiten
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Geometrische Optik Radiometrie, Fotometrie, Strahlungsphysik Optische Messtechnik Wellenoptik Mathematik 1 / 2 Physik 1 / 2
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 3 Projektpräsentationen Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Projekt
Empfohlene Literatur	Demtröder, Laser-Spektroskopie, Springer Demtröder, Experimentalphysik 2, Springer Schmidt Werner, Optische Spektroskopie, Wiley-VCH Pedrotti, Pedrotti, Bausch, Schmidt, Optik für Ingenieure, Grundlagen, Springer Schröder, Treiber, Technische Optik, Vogel Verlag Hecht, Optik, Oldenbourg Bergmann, Schaefer, Bd.3, Optik, de Gruyter Max Born und Emil Wolf, Principles of Optics, Cambridge University Press
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	OSA in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

PLET - Projektleitung 🔗

Modulkürzel	PLET_MaET2024
Modulbezeichnung	Projektleitung
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Michael Gartz/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Michael Gartz/Professor Fakultät IME Prof. Dr. Uwe Oberheide/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Was: Die Studierenden haben organisatorische Kompetenz erworben und können Projekt planen, durchführen, dokumentieren, Produktanforderungen analysieren, Machbarkeit bewerten und Produktqualität planen. Sie können Projektstrukturpläne und Projektzeitpläne erstellen, Projektmeilensteine planen, Projektrisiken erkennen und mildern. Sie können den Einsatz von Personal und Sachressource planen, Reviews planen, Produktverifikation planen. Die Studierenden haben Projektführungskompetenz erworben und können die Projektsteuerung mit agilen, evolutionären Vorgehensmodellen und dem Timeboxmodell durchführen. Sie können Projektmanagementwerkzeuge einsetzen, den Projektfortschritt überwachen / steuern und Projektergebnisse freigeben. Sie können den Entwicklungsprozess fortlaufend optimieren in unklaren Situationen entscheiden. Sie können den Entwicklungsverlauf dokumentieren, Projektberichte verfassen und verteidigen. Die Studierenden haben Personalführungskompetenz erworben und können Aufgaben auf Teammitglieder nach individuellen Qualifikationen und Neigungen verteilen. Sie können die Teambildung fördern, das Team koordinieren und zielorientiert und respektvoll kommunizieren und verbindliche Absprachen treffen und einfordern. Sie können Teamprozesse moderieren, potenzielle Konfliktsituationen erkennen und auflösen und Handlungsalternativen abwägen. Womit: indem sie die in dem Teamleiter Seminar erlernten Kompetenzen und Fertigkeiten und die in dem Projektleiter-Workshop erlernten Projektleitungs-Tools und Kompetenzen anwenden. Wozu: um später in den verschiedensten Industriebereichen Projekte mittels agilen, evolutionären Vorgehensmodellen, wie z.B. SCRUM, zu planen, durchzuführen, zu managen und zum Erfolg zu bringen.
Modulinhalte Seminar Begriffe klassifizieren und abgrenzen; charakteristische Eigenschaften von Entwicklungsprojekten erläutern; technische und wirtschaftliche Ziele in Entwicklungsprojekten abstrakt definieren; Aufgaben des Projektmanagements abstrakt definieren, erläutern und begründen; / grundlegende Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren im Projektmanagement benennen und erläutern: 1) unerwartete Technische Probleme, 2) ungenügende Personalqualifikation, 3) unklare oder widersprüchliche Anforderungen, 4) schlechtes Projektmanagement, 5) ungenügende Unterstützung durch das Senior Management, 6) erweiterte Herausforderungen identifizieren, die durch eine arbeitsteilige Projektbearbeitung entstehen ausgewählte lineare und agile Vorgehensmodelle erläutern: Phasenmodell, V-Modell, SCRUM, Timebox-Modell / Vorgehensmodelle einordnen und vergleichen / Projektentscheidungen grundlegende Aufgaben und erwartete Ergebnisse in Entwicklungsprojekten charakterisieren / Planung und Steuerung der Produktqualität und des Entwicklungsprozesses / Projektrisikomanagement, Ressourcenmanagement / Dokumentation des Entwicklungsverlaufs / Spezifikation der Anforderungen und des Produktdesigns/ Produkt-Entwicklung, -Herstellung, -Dokumentation / Verifikation und Validierung / Produktfreigabe und Produktüberwachung Instrumente zur Steuerung von Teamprozessen charakterisieren für das Lehrveranstaltungselement "Projekt" wesentliche Managementaufgaben, Meilensteine und Projektdokumente planen wesentliche Managementaufgaben gedanklich durchführen und vorausschauend Projektrisiken ermitteln wesentliche Projektmanagementwerkzeuge für Projekt(zeit)planung und Anforderungsspezifikation zielgerichtet handhaben Vorgehen zur Teambildung planen, zu erwartende Herausforderungen und sinnvolle Maßnahmen ableiten potenzielle Konfliktsituationen im Team erkennen und Handlungsalternativen diskutieren Projekt Team leiten und dabei: 1) den Teammitgliedern das grundlegende Vorgehen im Projekt erläutern, 2) Kompetenzen der Teammitglieder erfassen und einordnen, 3) inhaltliche und terminliche Ziele vereinbaren Projekt leiten / Projektrisiken ermitteln und sinnvolle Milderungsmaßnahmen planen, z.B. frühe Machbarkeitsstudien / Projektzeitplan erstellen und pflegen / agiles Vorgehensmodell in Verbindung mit Timebox-Modell anwenden, um einen minimalen Projekterfolg sicherzustellen / ein für das Team erreichbares Minimalziel definieren / erweiterte Ziele für schnelle Teams definieren / Projektabschlussbericht verfassen Team leiten und dabei: 1) Zielerreichung kontrollieren und steuern, 2) Zusammenarbeit der Teammitglieder koordinieren, 3) Konfliktsituationen im Team erkennen und auflösen Projekt leiten: Projektabschnitte planen, Projekt detaillieren, Aufgaben sinnvoll Teammitgliedern zuordnen / Inhaltliche Reviews mit den Teammitgliedern planen und durchführen / Projektergebnisse im Team bewerten: Vorgehen im aktuellen Projektabschnitt retrospektiv bewerten und ggf. für den nächsten Projektabschnitt modifizieren / Projektabschnitte dokumentieren / Zugriff auf gemeinschaftlich genutzte Laborressourcen planen / Projektentscheidungen mit dem Team treffen
Lehr- und Lernmethoden	Seminar Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [unbenotet]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	23 Stunden ≙ 2 SWS
Selbststudium	127 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	grundlegende Kenntnisse zum Projektmanagement grundlegende Erfahrungen als Mitglied von Projektteams
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 8 Termine Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Projekt
Empfohlene Literatur	Hans-D. Litke, „Projektmanagement, Methoden, Techniken, Verhaltensweisen, Evolutionäres Projektmanagement“, Hanser Ken Schwaber: Agiles Projektmanagement mit Scrum (Microsoft Press) Litke, Kunow, Schulz-Wimmer, „Projekt-Management“, Taschenguide , Haufe Stefan Kreiser, Skripte der Vorlesung Software Engineering f.d. Automatisierungstechnik: „Projektmanagement, Vorgehensmodelle“, ILIAS Stanley E.Portny, „Projektmanagement für Dummies“, Wiley Marcus Heidbrink, „Das Projektteam“, Haufe Video Tutorial für SCRUM: http://www.video2brain.com/de/videotraining/agile-softwareentwicklung-mit-scrum
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	PLET in Master Elektrotechnik 2020 PLET in Master Technische Informatik 2020 PLET in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

QEKS - Qualitätsgesteuerter Entwurf komplexer Softwaresysteme 🔗

Modulkürzel	QEKS_MaET2024
Modulbezeichnung	Qualitätsgesteuerter Entwurf komplexer Softwaresysteme
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch und englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Stefan Kreiser/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Stefan Kreiser/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Studierende sind im Hinblick auf die Qualität eines Softwaresystems in der Lage: - zur vorhersagbaren, effizienten Entwicklung eines Softwaresystems bzw. einer Softwarearchitektur zielgerichtet angemessene Wiederverwendungsstrategien und professionelle Modellierungs- und Entwicklungswerkzeuge sowie den Rahmenbedingungen insgesamt angemessene Projektstrukturen einzusetzen. - die Softwarearchitektur für komplexe, verteilte Automatisierungssysteme unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen hinsichtlich der besonderen Zielsetzung des jeweiligen Automatisierungssystems zu analysieren, zu konzipieren, zu entwerfen, zu implementieren, zu prüfen und zu bewerten. - die besonderen Anforderungen an die Servicequalität, an die Einsatzumgebung und die organisatorischen Rahmenbedingungen für die Entwicklung, die sich aus dem Entwicklungsprozess und einem angemessenen Lebenszyklusmanagement ergeben, zu erkennen und im Hinblick auf ihre Relevanz für die Softwarearchitektur des Automatisierungssystems zu analysieren und zu bewerten.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Begriffe Wert einer technischen Software verteiltes Softwaresystem, Nebenläufigkeit Softwarequalität, Dienstgüte, Refactoring Komplexität (algorithmische, strukturelle), Emergenz Wiederverwendung (Re-Use), Symmetrie und Symmetrieoperationen, Abstraktion, Invarianten Methodische Ansätze zur qualitätsgesteuerten Wiederverwendung Varianten für White Box Reuse Black Box Reuse Grey Box Reuse (Wiederverwendungshierarchie) Re-Use in automatisierungstechnischen Softwaresystemen Determinismus Vorteile und Herausforderungen angepasste Vorgehensmodelle und Personalstrukturen vorhersagbare Zielerreichung in Entwicklungsprojekten (Produktqualität, Kosten, Zeit) arbeitsteilige Entwicklung, Wartung und Pflege von Softwaresystemen Muster (Pattern) Musterbeschreibung mit UML grundlegende Architekturmuster Erzeugungsmuster Strukturmuster Verhaltensmuster klassenbasierte (statische) vs. objektbasierte (dynamische) Muster grundlegende Muster für nebenläufige und vernetzte Echtzeitsysteme Muster zur Kapselung und zur rollenbasierten Erweiterung von Layerarchitekturen Muster für Nebenläufigkeitsstrukturen zur Durchsatzoptimierung und Latenzzeitminimierung Muster zur verteilten Ereignisprozessierung Muster zur Prozesssynchronisation Aufbau und Nutzung von Musterkatalogen, Mustersprachen musterbasierter Entwurf komplexer Softwaresysteme Komponenten und Frameworks Designprinzipien Schnittstellenarchitektur aktive und passive Systemelemente Entwurf, Programmierung und Test Qualität Konfiguration und Nutzung Middlewaresysteme in Architekturen technischer Softwaresysteme ORB-Architekturen am Beispiel CORBA und TAO integrierte Systemplattformen am Beispiel MS .NET Multiagentensysteme (MAS) Architekturmodelle für Agenten Kollaboration zwischen Agenten Agentensprachen Einsatzabwägung Muster zur Gestaltung komplexer Softwaresysteme einsetzen Verwendungszweck, Einsatzgrenzen, invariante und parametrierbare Anteile von Mustern aus Literaturquellen in englischer und deutscher Sprache ableiten und diskutieren Implementierungsskelette von Mustern nachvollziehen und auf Aufgabenstellungen mit eingeschränktem inhaltlichen Fokus transferieren Vorteile objektorientierter Programmiersprachen diskutieren wiederkehrende Aufgabenstellungen beim Entwurf komplexer SW-Systeme ableiten Muster beispielhaft implementieren und Beispielimplementierungen prüfen Muster sinnvoll kombinieren, um wiederkehrende Aufgabenstellungen mit verbreitertem inhaltlichen Fokus zu lösen UML2-Notationen nutzen Professionelles UML2-Entwurfswerkzeug für Round-Trip-Engineering nutzen Integration anhand der Beispielimplementierungen der zu kombinierenden Muster durchführen Integrationstest durchführen, Lösung bewerten und optimieren Black-Box-Komponenten musterbasiert konstruieren Komponentenbasierte Softwarearchitekturen analysieren sinnvolle Anwendungsbereiche aus den Architekturvorgaben ableiten Vorgehen zur Konstruktion von Anwendungen diskutieren (Anwendungsebene erkennen) aktive und passive Systemelemente erkennen und Laufzeitverhalten ableiten abstrakte Umgebungschnittstellen zur Vernetzung, Konfiguration und Aktivierung von Komponenten erkennen abstrakte Anwendungsschnittstellen zum Datenaustausch erkennen Systemerweiterungspunkte finden (funktionale und strukturelle Parametrierungsebene erkennen) Verteilungsarchitekturen analysieren Essenzielle Systemdienste erkennen, beschreiben, einordnen und und begründen strukturgebenden Architekturartefakten sinnvolle Lösungsmuster zuordnen sinnvolle Anwendungsbereiche aus den Architekturvorgaben ableiten Vorgehen zur Konstruktion von Anwendungen diskutieren (Anwendungsebene erkennen) Eigenschaften und Einsatzgrenzen von Kommunikationsprotokollen diskutieren vorgesehene Systemerweiterungspunkte finden Multiagentensysteme mit konventionellen Verteilungsarchitekturen vergleichen Agent vs. Komponente Architekturmodelle Aktivierungsmechanismen Verteilungsmechanismen Kommunikationsprotokolle und Kollaborationsmechanismen Einsatzgebiete und Einsatzgrenzen Seminar anspruchsvolle Seminarthemen können z. B. aus den folgenden oder fachlich angrenzenden Themengebieten definiert werden: - wiederverwendbare Artefakte zum Aufbau der Architektur verteilter Softwaresysteme, - professionelle Verteilungsarchitekturen, - Multiagentensysteme, - besondere betriebswirtschaftliche, haftungsrechtliche und ethische Anforderungen bei Softwaresystemen mit (verteilter) künstlicher Intelligenz und deren Auswirkungen auf die Gestaltung von Softwarearchitekturen eigene Arbeitsergebnisse und Arbeitsergebnisse des Teams schriftlich und mündlich kompakt und zielgruppengerecht präsentieren Projekt Softwareartefakt einer Verteilungsarchitektur für komplexe Softwaresysteme entwickeln Projektierung in verteilten Teams mit agilem Vorgehensmodell durchführen umfangreiche Systemanalyse hinsichtlich der Rolle des Artefakts in der Verteilungsarchitektur durchführen Anforderungen an das Softwareartefakt ermitteln Softwareartefakt basierend auf den Anforderungen spezifizieren und modellieren Designprinzipien und Muster zum Erreichen definierter Qualitätsziele auswählen und begründen Schnittstellen-, Verhaltens- und Strukturmodelle musterbasiert in UML2-Notationen iterativ herleiten Professionelles UML2-Entwurfswerkzeug zielgerichtet einsetzen Modelle verifizieren und bewerten, Modellfehler korrigieren und Modelle optimieren Softwareartefakt in C++ programmieren sinnvolle Prüfszenarien definieren und Softwareartefakt verifizieren Qualität des Softwareartefakts bewerten Arbeitsergebnisse des Teams kompakt und zielgruppengerecht präsentieren
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Seminar Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	57 Stunden ≙ 5 SWS
Selbststudium	93 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Modul PLET: oder aus einem (naturwissenschaftlich-technischen) Bachelorstudium: - grundlegende Kenntnisse in (agilem) Projektmanagement - Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Programmiersprache, bevorzugt C++ - Kenntnisse in Software-Modellierung mit Hilfe der Unified Modeling Language (UML) oder anderen (formalen) Sprachen, die das Modellieren von Schnittstellen, Verhalten und Strukturen unterstützen - grundlegende Kenntnisse in (agilem) Projektmanagement - grundlegende Softwarearchitekturmodelle - Kommunikationsmodelle in Softwaresystemen (OSI, TCPIP, Messaging)
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 3 Termine Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Projekt
Empfohlene Literatur	D. Schmidt et.al.: Pattern-Oriented Software Architecture. Patterns for Concurrent and Networked Objects (Wiley) Gamma et.al.: Design Patterns, (Addison-Wesley) Martin Fowler: Refactoring, Engl. ed. (Addison-Wesley Professional) U. Hammerschall: Verteilte Systeme und Anwendungen (Pearson Studium) Andreas Andresen: Komponentenbasierte Softwareentwicklung m. MDA, UML2, XML (Hanser Verlag) T. Ritter et. al.: CORBA Komponenten. Effektives Software-Design u. Progr. (Springer) Bernd Oestereich: Analyse und Design mit UML 2.5 (Oldenbourg) OMG Unified Modeling Language Spec., www.omg.org/um I. Sommerville: Software Engineering (Addison-Wesley / Pearson Studium) K. Beck: eXtreme Programming (Addison-Wesley Professional) Ken Schwaber: Agiles Projektmanagement mit Scrum (Microsoft Press)
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	QEKS in Master Elektrotechnik 2020 QEKS in Master Technische Informatik 2020 QEKS in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

QM - Quantenmechanik 🔗

Modulkürzel	QM_MaET2024
Modulbezeichnung	Quantenmechanik
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Uwe Oberheide/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Uwe Oberheide/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden besitzen ein Verständnis der Grundlagen quantenmechanischer Prozesse, indem sie anhand klassisch nicht erklärbarer Experimente die Entwicklung der Quantentheorie nachvollziehen und einfache, analytisch auswertbare Anwendungsfälle mathematisch beschreiben und auf reale Anwendungen der Elektrotechnik und Optik überführen, um in zukünftigen technischen Entwicklungen und Technologiefeldern Herausforderungen und Grenzen der Systeme einschätzen sowie wesentliche Strukturen im interdisziplinären Diskurs verstehen zu können.
Modulinhalte Vorlesung Das Versagen der klassischen Physik (Schwarzer Strahler, Lichtelektrischer Effekt, Compton-Effekt, Stern-Gerlach-Experiment, Bohrsches Atommodell, Materiewellen) Quantenverhalten (Experimente mit Kugeln, Wellen und Elektronen; Grundprinzipien der Quantenmechanik; Unbestimmtheitsprinzip; Gesetze zu Kombination von Amplituden; Identische Teilchen) Schrödinger Gleichung (Entwicklung der Wellengleichung; stationär, zeitabhängig) einfache Potentialprobleme ( unendlich tiefer Potentialtopf, endlich tiefer Potentialtopf, Potentialstufe, Potentialbarriere, harmonischer Oszillator, Wasserstoffatom) Grundprinzipien von Quantencomputern und Quantenkryptographie vorgebene physikalische Probleme durch Aufstellung der Schrödingergleichung mathematisch beschreiben und Methoden zur Lösung der Differentialgleichungen anwenden (Separationsansätze, Grenzwertbetrachtungen) physikalischen Lösungen bewerten und durch Analogien auswählen Quanteneffekte analysieren und auf technische Anwendungen übertragen Seminar Diskurs über die quantenmechanischen Prozesse (Unschärfeprinzip, Welle-Teilchen-Dualismus, Wellenfunktionen/-pakete) und ihre Anwendungen in realen Systemen im Rahmen der Lehrveranstaltung
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Seminar
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Hausarbeit [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	vertiefte Kenntnisse Mathematik (Integralrechnung, Differentialrechnung, Vektorgeometrie) Grundkenntnisse Physik (Schwingungen und Wellen, Doppelspalt, Interferenz, Thermodynamik, potentielle / kinetische Energie) Grundkenntnisse Elektrotechnik (magnetische und elektrische Felder, Bauelemente)
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	Harris – Moderne Physik, Pearson Verlag Feynman - Vorlesungen über Physik Band III:Quantenmechanik, Oldenbourg Verlag
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	QM in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

RFSD - RF System Design 🔗

Modulkürzel	RFSD_MaMT2024
Modulbezeichnung	RF System Design
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Rainer Kronberger/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Rainer Kronberger/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) In general: Students will learn how high frequency components of wireless communication systems work Module-specific: students will get a general introduction in rf systems they will learn in detail how transmitters and receivers in wireless communication systems work they will learn in detail how the components of such systems (LNA, mixer, amplifier, oscillator, etc.) work they will learn about limitation effects and noise in such systems they will learn how to adapt the components to each other and how to plan and design the complete system (transmitter and / or receiver)
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Hochfrequenzsysteme und Anwendungen Rauschen in Hochfrequenzsystemen und Baugruppen Characherisierung, Berechnung und Anwendung Lineares und nichtlineares Schaltungsverhalten Nichlinearität zur Mischung, nichtlineares Verhalten von Verstärkern Hochfrequenzsystemkomponenten Sender, Empfänger, Oszillatoren Praktikum Die Studierenden lernen die Funktions- und Wirkungsweise von hochfrequenten Schaltungen und Baugruppe kennen und lernen, wie die hochfrequente System e aufgebaut und entwickelt werden.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Übungspraktikum [unbenotet] und abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Hochfrequenztechnik und Mikrowellentechnik
Zwingende Voraussetzungen	Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Vorlesung / Übungen Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 3 Labortermine und 1 Präsentationstermin Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Praktikum
Empfohlene Literatur	Kraus & Carver Eletromagnetics, McGraw Hilll, 2006. Michale Steer, Microwave and RF Design
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	RFSD in Master Communication Systems and Networks 2020 RFSD in Master Communication Systems and Networks 2024 RFSD in Master Medientechnologie 2024 RFSD in Master Medientechnologie 2024 RFSD in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	2.5.2025, 10:27:02
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

RM - Rastermikroskopie 🔗

Modulkürzel	RM_MaET2024
Modulbezeichnung	Rastermikroskopie
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Stefan Altmeyer/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Stefan Altmeyer/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Was: Das Modul vermittelt vertieftes MINT- und studiengangsspezifisches Fachwissen (K5, K6), schult sie Abtraktionsfähigkeit, Analysefähigkeit und sowie die Fähigkeit zur Bewertung komplexes Systeme (K7, K8, K9). Vorlesungsbegleitend findet ein projektnahes Praktikum statt. Situations- und sachgerechtes argumentieren (K12) wird durch die Prakitkumsgespräche geübt. Die eigenständige Bearbeitung komplexer wissenschaftlicher Aufgaben (K10) und die Projektorganisation (K13) wird ebenso trainiert Womit: Der Dozent vermittelt das vertieftem MINT- und einschlägigem Fachwissen in einer Vorlesung mit integrierten kurzen Übungsteilen und einem dedizierten Freiraum für fachliche Diskussionen, um Sprachgebrauch und Ausdrucksfähigkeit zu schulen und auf den wissenschaftlichen Diskurs vorzubereiten. Weiterhin wird das Praktikum gezielt projektartig durchgeführt und wird wie ein kleiner Forschungsauftrag verstanden. Die Praktikumsaufgaben sind in Ihrer Fragestellung zunächst weit gefasst sind, müssen von den Studierenden selber konkretisiert werden und können dann mit einer weit reichenden zeitlichen Flexibilität abgearbeitet werden. Dazu erhalten die Studierenden zu jeder Zeit der Laboröffnungszeiten Zugang zu der Geräteausstattung. Begleitet wird das Praktikum von regelmäßigen, wissenschaftlichen Diskussionen. Wozu: Vorbereitung auf eine selbständige, forschende Tätigkeit, sowohl fachlich als auch organsiatorisch. (HF1) Anwendung tiefgreifende Fachkenntnisse im Bereich höchstauflösender Mess- und Analyseverfahren, die industriell als Mess- und Prüftechnologie zur Qualitätskontrolle von Produkten (HF2) eingesetzt werden, sowie Kompetenzvermittlung im Bereich der Überwachung von Produktionsprozessen (HF3)
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Elektronenmikroskopie Welle-Teilchen-Dualismus von Elektronen und de Broglie Wellenlänge relativistischer Massenzuwachs Auflösungsvermögen Elektronen-optischer Systeme Tiefenschärfe im Elektronenmikroskop Elektronenemission Physik der Elektronenemission thermoionische Emission Schottky-Emission Feldemission technischer Aufbau von Elektronenemittern Brightness als Erhaltungsgröße im Elektronenstrahl magnetische Ablenkeinheiten Fokussierlinsen Bewegungsgleichung von Elektronen in Fokussierlinsen Ansätze zur Minimierung von Abbildungsfehlern in elektronenoptischen Systemen Scansysteme Elektron-Materie-Wechselwirkung Primärelektronen Sekundärelektronen Auger-Elektronen Röntgen-Kontinuum Charakteristische Röntgenstrahlung Kathodoluminiszenz Everhart-Thornley Detektor Elektronen-Kontraste Topographie-Kontrast Material-Kontrast Gitterorientierungs-Kontrast Leitfähigkeitskontrast Anwendungsfälle und Grenzen Tunnelmikroskopie Wellenfunktion Definition Stetigkeit und stetige Differenzierbarkeit Wahrscheinlichkeitsinterpretation Prinzip Potentialdiagramm Ferminiveau Austrittsarbeit quantenmechanische Berechnung der Tunnelwahrscheinlichkeit vorgespannte Tunnelbarriere und WKB Näherung Piezoantriebe physikalische Grundlagen Nichtlinearität, Hysterese, creep Grundzüge der Regelungstechnik im Tunnelmikroskop Präparation von Tunnelspitzen Bild als Messsignal Faltung von Objekt und Spitze Gitterauflösung und atomare Auflösung Anwendungsfälle und Grenzen Kraftmikroskop Aufbau Typen: contact mode, non contact mode, tapping mode, magnetic mode etc. Anwendungsfälle und Grenzen konfokale Mikroskopie Prinzip der konfokalen Blenden Prinzip des optischen Schneidens laterale Auflösung und axiale Auflösung Pupillenausleuchtung und Überstrahlung beim konfokalen LSM Justageproblematik Nipkow-Scheibe Justagefreiheit Probleme der Lichtausbeute und Reflexionen rotierendes Mikrolinsenarray konfokale Farblängsfehler-Sensoren Anwendungsfälle und Grenzen Elektronenmikroskopie klassische und relativistische Elektronengeschwindigkeit berechnen Wellenlänge von Elektronen berechnen Auflösungsvermögen eines elektronenoptischen Systems berechnen die unterscheidlichen Regime der Elektronenemission erläutern die verschiedenen Elektron-Materie Wechselwirkungen erklären die verschiedenen Elektronenlinsen skizzieren und erklären den Aufbau eines Everhart-Thornley Detektors skizzieren und erklären Tiefenschärfe einer Aufnahme berechnen Tunnelmikroskopie das Potential-Ort Diagramm für einenTunnelprozess skizzieren und erläutern den Ansatz zur Berechnung der Tunnelwahrscheinlichkeit darstellen den Unterschied zwischen atomarer- und Gitterauflösung erklären konfokale Mikroskopie für gegebene laterale und axiale Auflösung die erforderlichen Pinholes dimensionieren Praktikum Justage und Benutzung von Elektronenmikroskopen Tunnelmikroskopen Kraftmikroskopen konfokalen Mikroskopen Messtechnische Aufgaben bearbeiten Höhenmessungen 3D Topographien messen Rauheiten Analysieren Strukturen analysieren Ultimative Auflösungsgrenzen finden Interpretation von messtechnischen Befunden
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Übungspraktikum [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Mathematik Differential- und Integralrechnung komplexe Zahlen Vektorrechnung Grundlagen der Differentialgeometrie Physik / Oprik geometrische Opik Wellenoptik
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 5 Labortermine Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Praktikum
Empfohlene Literatur	Reimer: Scanning Electron Microscopy (Springer) Meyer, Hug, Bennewitz: Scanning Probe Microscopy (Springer) Wilhelm, Gröbler, Gluch, Heinz: Die konfokale Laser Scanning Mikroskopie (Carl Zeiss)
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	RM in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

SIM - Simulation in der Ingenieurswissenschaft 🔗

Modulkürzel	SIM_MaET2024
Modulbezeichnung	Simulation in der Ingenieurswissenschaft
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Wolfgang Evers/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Wolfgang Evers/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Die Studierenden können technische Systeme mit Hilfe von rechnergestützten, numerischen Simulationen berechnen, indem sie Modelle der realen Systeme bilden, diese als Modelle in einem Simualtionsprogramm erstellen und unter den gewünschten Randbedingungen die Berechnungen durchführen und auswerten um später bei Entwicklungsaufgaben das Verhalten von zu entwickelnden Produkten im Voraus bestimmen und optimieren können.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Diskretisierung physikalischer Probleme am Beispiel einer elektrostatischen Anordnung - Eindimensionales Modell - Zweidimensionale Modell - Ersatz der partiellen Ableitungen durch finite Differenzen - Randbedingungen - Aufstellen des linearen Gleichungssystems - Verschiedene Methoden zur Lösung des Gleichungssystem - Ergebnisdarstellung mit Interpolation - Verwendung von randangepassten Gittern - Lösen eines zweidimensionalen elektrostatischen Problems mit einer FEM-Software - Ausnutzen von Symmetrien bei der Simulation - Lösen eines zweidimensionalen magnetischen Problems mit einer FEM-Software - Erweiterung des magnetischen Problems um nichtlineare Materialeigenschaften - Erweiterung der Simulation durch programmgesteuerte Variation von Parametern und automatischer Ausgabe von Diagrammen mit Python Durchführen und kritisches Bewerten von FEM-Simulationen zu verschiedenen physikalischen Effekten Projekt Durchführen und kritisches Bewerten von FEM-Simulationen zu verschiedenen physikalischen Effekten
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	- Elektrostatik: Feldstärke, Flussdichte, Dielektrika - Elektromagnetismus: Feldstärke, Flussdichte, Fluss, magnetische Kreise, induzierte Spannung
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	Thomas Westermann, Modellbildung und Simulation Thomas Westermann: Mathematik für Ingenieure
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	SIM in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

SNEE - Stromnetze für erneuerbare Energien 🔗

Modulkürzel	SNEE_MaET2024
Modulbezeichnung	Stromnetze für erneuerbare Energien
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch, englisch bei Bedarf
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Eberhard Waffenschmidt/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Eberhard Waffenschmidt/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Vor dem Hintergrund einer klima- und ressourcenschonenden Energiewende stehen unsere Stromnetze vor einem fundamentalen Wandel, der sich in den Zielen dieses Moduls wiederspiegelt. WAS: Die Studierenden erkennen die größten Herausforderungen an die elektrischen Verteilnetze und erarbeiten und bewerten Lösungsvorschläge. WOMIT: Sie benennen die verschiedenen Netzformen, Komponenten und verwenden Fachbegriffe der elektrischen Netze. Sie berücksichtigen ihre Kenntnis der relevanten technischen und rechtlichen Vorgaben beim Anschluss von dezentralen Einspeisern an das Stromnetz. Sie kennen die verschiedenen Berechnungs-Methoden zur Analyse von elektrischen Netzen und wenden anwendungsbezogen die passende Methode an. Sie berücksichtigen die Grundlagen zur Steuerung und Regelung von elektrischen Netzen beim Einsatz von reglungstechnischen Berechnungsmethoden. Aufbauend auf diesen Kompetenzen erstellen sie in Arbeitsgruppen Simulationsmodelle von elektrischen Netzen. Sie analysieren die Simulationsergebnisse anhand von vermittelten Rahmenbedingungen und bewerten die Ergebnisse anhand der selbst vorgegeben Ziele. WOZU: Sie können später beurteilen, ob Stromnetze eines Netzbetreibers den zukünftigen Anforderungen genügen und sind in der Lage, einen sachgerechten Ausbau zu planen. Ferner können sie beurteilen, ob oder unter welchen Umständen ein Netzanschluss von dezentralen Einspeisern oder größeren Lasten möglich ist.
Modulinhalte Vorlesung - Die Studierenden benennen die verschiedenen Netzformen, Komponenten und verwenden Fachbegriffe der elektrischen Netze. - Sie berücksichtigen ihre Kenntnis der relevanten technischen und rechtlichen Vorgaben beim Anschluss von dezentralen Einspeisern an das Stromnetz. - Sie kennen die verschiedenen Berechnungs-Methoden zur Analyse von elektrischen Netzen und wenden anwendungsbezogen die passende Methode an. - Sie berücksichtigen die Grundlagen zur Steuerung und Regelung von elektrischen Netzen beim Einsatz von reglungstechnischen Berechnungsmethoden. - Zusammenfassend beinhaltet dies insbesondere die folgenden Lerninhalte: - Netzformen und Komponenten - Netzwerke berechnen und simulieren - Fehler-Management - Netz-Regelung - Netzanschluss von dezentralen Einspeisern Aufbauend auf diesen Kompetenzen führen Sie Projektarbeiten durch (siehe Projektarbeit). Projekt Aufbauend auf den in der Vorlesung (siehe Vorlesung) erworbenen Kompetenzen führen sie Projektarbeiten durch. Sie erstellen in Arbeitsgruppen Simulationsmodelle von elektrischen Netzen. Sie analysieren die Simulationsergebnisse anhand von vermittelten Rahmenbedingungen und bewerten die Ergebnisse anhand der selbst vorgegeben Ziele. Projetthemen: zukünftige Stromnetzbelastung durch - Photovoltaik - Elektromobilität - Elektrische Wärmenutzung - Elektrische Spreicher unter unterschiedlichen Randbedingeungen wie z.B. Siedlungsgebiete - Innenstadt - Vorort - Ländlicher Raum Die Projektarbeit findet während Präsenzveranstaltungen mit Moderation des Dozenten sowie in Heimarbeit statt.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [60%] und abschließend: mündliche Prüfung [40%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundlagen der Elektrotechnik, insbesondere komplexe Wechselstromrechnung und Drehstromsysteme
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	Klaus Heuck, Klaus-Dieter Dettmann, Detlef Schulz, "Elektrische Energieversorgung", 7. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage, Vieweg Verlag, Wiebaden, 2007. ISBN 978-3-8348-0217-0 Dieter Nelles, Christian Tuttas,"Elektrische Energietechnik", B.G. Teubner Verlag, Stuttgart, 1998, ISBN 3-519-06427-8 Valentin Crastan,"Elektrische Energieversorgung 1: Netzelemente, Modellierung, stationäres Verhalten, Bemessung, Schalt- und Schutztechnik", 2. bearbeitete Auflage, Springer Verlag, Berlin Heidelberg New York, 2007, ISBN 978-3-540-69439-7 „Erzeugungsanlagen am Niederspannungsnetz – Technische Mindestanforderungen für Anschluss und Parallelbetrieb von Erzeugungsanlagen am Niederspannungsnetz“, VDE-Anwendungsregel VDE-AR-N 4105, Aug. 2011, verbindlich gültig ab 1.1.2012.
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	SNEE in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

SYE - Systemtechnik für Energieeffizienz 🔗

Modulkürzel	SYE_MaET2024
Modulbezeichnung	Systemtechnik für Energieeffizienz
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch, englisch bei Bedarf
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Johanna May/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Johanna May/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Bestehende und neuartige Systeme und Produkte systematisch auf energetische Optimierungspotenziale hin analysieren und daraus Verbesserungen für die Energieeffizienz ableiten, indem funktionelle Anforderungen in technische Kennzahlen übersetzt werden, messtechnische Verfahren angewandt und eigene sowie Werte aus der Literatur kritisch bewertet werden, starke Einflussparameter ermittelt werden, Kreativitätsmethoden angewendet werden, mit starken Einflüssen Funktionsmodelle simuliert werden und die Sichtweisen verschiedener Stakeholder berücksichtigt werden, um später im Beruf damit neuartige Systeme energieeffizienter konzipieren zu können oder bei bestehenden Systemen Anhaltspunkte zur Verbesserung der Energieeffizienz zu ermitteln.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen elektrische Leistungsmessung und Thermografie (Labor), Analyse von Lastprofilen und Simulation in python, Nutzung relevanter Normen zur Bewertung der energetischen Amortisationszeit, der Wirtschaftlichkeit und der Ökobilanz, Überblick über häufigste Energieeffizienzmaßnahmen (Druckluft, Beleuchtung, Abwärmenutzung) funktionelle Anforderungen an Systeme und Produkte in technische Kennzahlen übersetzen und das sich steigernde Wissen darüber dokumentieren, messtechnische Verfahren anwenden und eigene und Daten aus der Literatur kritisch bewerten, Einflussgrößen ermitteln, Kreativitätsmethoden anwenden, starke Einflussfaktoren in Funktionsmodellen simulieren und quantitativ Verbesserungspotenziale evaluieren, Akzeptanz aus Sicht unterschiedlicher Stakeholder bewerten Praktikum Thermografie, Messung elektrischer Energie von mehr und weniger energieeffizienten Verbrauchern, Aufnahme von Lastprofilen (zuhause), kritische Betrachtung der jeweils entstehenden Messunsicherheiten Projekt Anwendung der in der Vorlesung vermittelten Methoden auf ein konkretes (jedes Semester) neues Projektthema im Themenumfeld Energieeffizienz, Teamprojekt
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [50%] und abschließend: mündliche Prüfung [50%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	57 Stunden ≙ 5 SWS
Selbststudium	93 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Bachelor Elektrotechnik, Erneuerbare Energien oder vergleichbar
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 5 Projektermine, Präsentation, mündliche Prüfung Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Projekt
Empfohlene Literatur	M. Pehnt: Energieeffizienz: Ein Lehr- und Handbuch, Springer, 1. korrigierter Nachdruck 2010, ISBN 9783642142512 M. Günther: Energieeffizienz durch Erneuerbare Energien: Möglichkeiten, Potenziale, Systeme, Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015, ISBN 9783658067533 F. Wosnitza, H.G. Hilgers: Energieeffizienz und Energiemanagement: Ein Überblick heutiger Möglichkeiten und Notwendigkeiten, Vieweg + Teubner Verlag, 2012, ISBN 9783834886712 J. Hesselbach: Energie- und klimaeffiziente Produktion: Grundlagen, Leitlinien und Praxisbeispiele, Vieweg + Teubner Verlag, 2012, ISBN 9781280786358 Recherche über scopus, Webinare der EU (leonardo)
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	SYE in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

TED - Theoretische Elektrodynamik 🔗

Modulkürzel	TED_MaET2024
Modulbezeichnung	Theoretische Elektrodynamik
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Holger Weigand/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Holger Weigand/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Mikroskopische/differentielle Beschreibung der Elektrodynamik kennenlernen Bedeutung/Interpretation der mikroskoopisch, differentiellen Maxwell-und Material-Gleichungen kennenlernen makroskopische aus differentielle Beschreibung ableiten Potentialentwicklungen zur näherungsweisen Problemlösung anwenden Analogien zwischen elektrisch und magnetischen Effekten zur Problemlösung kennenlernen Lösungsansätze zu den Maxwell-Gleichungen kennenlernen und analysieren elektrotechnischer Effekte aus Maxwellgleichungen ableiten Potentialtheorien zur Lösung elektrotechnischer Fragestellungen anwenden Vektoroperatoren und Integralsätze anwenden 3-dim Vektoranalysis und Integralsätze anwenden Analogien zwischen elektrisch und magnetischen Effekten zur Problemlösung erkennen und nutzen Kapzitäten und Induktivitäten beliebiger Ladungs- bzw. Stromverteilungen berechnen
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Einführung in die Elektrodynamik Ladungen, Ströme, Kräfte, Felder Klassische Elektrodynamik Elektrostatik Feld, Potential, Polarisation elektrostatische Energie Kapazität Multipolentwicklung Wechselwirkung von Ladungsverteilungen stationäres elektr. Strömungsfeld Magnetostatik Stationäres Magnetfeld Vektorpotential Magnetisierung magnetostatische Energie Induktivität quasistationäre elektromagnetische Felder Induktionsvorgänge Skineffekt schnellveränderliche elektromagnetische Felder Elektromagnetische Wellen Reflexion und Beugung Bedeutung jeder Maxwell-/Material-Gleichung kennen elektr./magn. Potential/Feld aus Ladungs-/Stromverteilung herleiten bzw. annähern Potenzreihenentwicklung für elektr./magn. Potential/Feld zu Monopol-, Dipol-, Quadrupol- bis höheren Momenten ableiten Kapazität/induktivität aus Ladungs-/Stromverteilung und elektro-/magnetostat. Energie herleiten Kontinuitätsgleichung / Kirchhoff'sche Gesetze aus Maxwell-Gleichungen ableiten Diffusions-/Wellengleichung für elektr./magn. Feld aus Maxwell-Gleichungen ableiten und lösen makroskopische Probleme aus mikroskopisch/differentieller Beschreibung durch Integration lösen Lösung von Übungsaufgaben
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen
Prüfungsformen mit Gewichtung	abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Vektoranalysis
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	Lehner: "Elektromagnetische feldtheorie für Ingenieure", Springer-Verlag Wunsch: "Elektromagnetische Felder", Verlag technik
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	TED in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

ZR - Zustandsregelung 🔗

Modulkürzel	ZR_MaET2024
Modulbezeichnung	Zustandsregelung
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Norbert Große/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Norbert Große/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) - Digitale Regler (Einsatzgründe, Funktionsweise, Abtastzeiten) - Differenzengleichungen - z-Transformation - Stabilität, Regelverhalten in Abhängikeit der Pole - Zustandsraum im Zeitkontinuierlichen - Normalformen, Transformation der Zustandsraumdarstellung - Steuerbarkeit, Beobachtbarkeit - Reglerentwurf nach Polvorgabe - Vorfilter, Kompensator - Beobachterentwurf nach Polvorgabe - Optimaler Reglerentwurf - Zustandsraum im Zeitdiskreten
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Abtastung, Quantisierung beschreiben zeitdiskrete Systeme im Zeitbereich beschreiben zeitdiskrete Systeme im Bildbereich beschreiben Stabilität und Lage der Pole der Übertragungsfunktion analysieren Zustandsraumbeschreibung eines Systems Zeitkontinuierlich beschreiben Zeitdiskret beschreiben Auf Normalformen transformieren Stabilität, Steuerbarkeit, Beobachtbarkeit ermitteln Zustandsregler nach Polvorgabe entwerfen Optimalen Zustandsregler entwerfen Vorfilter und Störkompensator entwerfen Beobachter nach Polvorgabe entwerfen Optimalen Beobachter entwerfen Modelle aus physikalischer Betrachtung erstellen Geeignete Zustandsgrößen auswählen Simulation dynamischer Systeme durchführen Projekt Tabellenkalkulationsprogramme für Differenzengleichungen einsetzen Matrizenberechnungsprogramme einsetzen Simulation dynamischer Systeme durchführen Entwurf komplexer dynamischer Systeme überprüfen
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [unbenotet] und abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Grundlagen der Regelungstechnik Differenzialgleichungen, Laplace-Transformation, Frequenzbereich; Matrizenrechnung
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	Taschenbuch der praktischen Regelungstechnik, Große, Schorn, Hanser Verlag
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	ZR in Master Elektrotechnik 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

Wahlbereiche🔗

Im Folgenden wird dargestellt, welche Module in einem bestimmten Wahlbereich gewählt werden können. Für alle Wahlbereiche gelten folgende Hinweise und Regularien:

Bei der Wahl von Modulen aus Wahlbereichen gelten zusätzlich die Bedingungen, die im Abschnitt Studienschwerpunkte formuliert sind.
In welchem Semester Wahlpflichtmodule eines Wahlbereichs typischerweise belegt werden können, kann den Studienverlaufsplänen entnommen werden.
Module werden in der Regel nur entweder im Sommer- oder Wintersemester angeboten. Das heißt, dass eine eventuell erforderliche begleitende Prüfung nur im Sommer- oder Wintersemester abgelegt werden kann. Die summarischen Prüfungen werden bei Modulen der Fakultät 07 für Medien-, Informations- und Elektrotechnik in der Regel in der Prüfungszeit nach jedem Semester angeboten.
Ein absolviertes Modul wird für maximal einen Wahlbereich anerkannt, auch wenn es in mehreren Wahlbereichen aufgelistet ist.
Bei manchen Modulen gibt es eine Aufnahmebegrenzung. Näheres hierzu ist in den Bekanntmachungen zu den Aufnahmebegrenzungen zu finden.
Die Anmeldung an und die Aufnahme in fakultätsexterne Module unterliegen Fristen und anderen Bedingungen der anbietenden Fakultät oder Hochschule. Eine Aufnahme kann nicht garantiert werden. Studierende müssen sich frühzeitig bei der jeweiligen externen Lehrperson informieren, ob Sie an einem externen Modul teilnehmen dürfen und was für eine Anmeldung und Teilnahme zu beachten ist.
Auf Antrag kann der Wahlbereich um weitere passende Module ergänzt werden. Ein solcher Antrag ist bis spätestens sechs Monate vor einer geplanten Teilnahme an einem zu ergänzenden Modul formlos an die Studiengangsleitung zu richten. Über die Annahme des Antrags befindet der Prüfungsausschuss im Benehmen mit der Studiengangsleitung und fachlich geeigneten Lehrpersonen.
Module, die in Vergangenheit lediglich im Rahmen individueller Anerkennungsverfahren für einen Wahlbereich anerkannt wurden, sind im Folgenden nicht aufgeführt.

AUS - Auslandsphase während des Studiums 🔗

Gemäß § 4 Abs. 2 der Prüfungsordnung besteht die Möglichkeit, einen Auslandsaufenthalt in das Studium zu integrieren.

Studierende, die einen Auslandsaufenthalt in ihr Studium integriert haben und dabei Studienleistungen an einer ausländischen Hochschule erbracht haben, können sich diese auf Antrag und mit Zustimmung des Prüfungsausschusses anerkennen lassen.

Die Leistungspunkte der anerkannten Studienleistungen können von den im regulären Studienverlaufsplan vorgesehenen Leistungspunkten abweichen.

Näheres regeln die vom Fakultätsrat beschlossenen „Richtlinien zur Anerkennung von im Ausland an einer Hochschule erbrachten Leistungen“ in der jeweils gültigen Fassung.

Vor Antritt des Auslandsaufenthaltes ist mit dem Auslandsbeauftragten der Fakultät ein Learning Agreement abzuschließen.

BTH - Beliebiges Modul aus einem Masterstudiengang der TH Köln 🔗

Beliebiges Modul aus einem Masterstudiengang der TH Köln

Aus diesem Wahlbereich müssen Module im Umfang von mindestens 5 ECTS-Kreditpunkten belegt werden.

SV - Studienschwerpunktmodule 🔗

Aus diesem Wahlbereich müssen Module im Umfang von mindestens 15 ECTS-Kreditpunkten belegt werden.

Dieser Wahlbereich umfasst insbesondere alle Module aus folgenden anderen Bereichen:

Studienschwerpunkt AU - Automatisierungstechnik
Studienschwerpunkt ET - Elektrische Energietechnik
Studienschwerpunkt OT - Optische Technologien

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS	enthalten in Studienschwerpunkt
CSO	Computersimulation in der Optik	5			OT
DMC	Digital Motion Control	5	AU
EMM	Energiemanagement in Energieverbundsystemen	5		ET
HSUT	Hochspannungsübertragungstechnik	5		ET
NLO	Nichtlineare Optik	5			OT
QEKS	Qualitätsgesteuerter Entwurf komplexer Softwaresysteme	5	AU
QM	Quantenmechanik	5			OT
SNEE	Stromnetze für eneuerbare Enerien	5		ET
SYE	Systemtechnik für Energieeffizienz	5		ET
ZR	Zustandsregelung	5	AU

WM - Allgemeiner Wahlmodulbereich 🔗

Aus diesem Wahlbereich müssen Module im Umfang von mindestens 10 ECTS-Kreditpunkten belegt werden.

Dieser Wahlbereich umfasst insbesondere alle Module aus folgenden anderen Bereichen:

Wahlbereich SV - Studienschwerpunktmodule

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS	enthalten in Studienschwerpunkt
ACC	Advanced Channel Coding in Master Communication Systems and Networks 2024	5
BSN	Fundamentals of System and Network Theory in Master Communication Systems and Networks 2024	5
CSO	Computersimulation in der Optik	5			OT
DLO	Deep Learning und Objekterkennung	5
DMC	Digital Motion Control	5	AU
DSP	Digital Signal Processing in Master Communication Systems and Networks 2024	5
EBA	Elektrische Bahnen	5
EFA	Elektrische Fahrzeugantriebe	5
EMM	Energiemanagement in Energieverbundsystemen	5		ET
ERMK	Entrepreneurship, Gewerblicher Rechtsschutz, Market Knowledge	5
ESD	Embedded Systems Design	5
HSUT	Hochspannungsübertragungstechnik	5		ET
IBD	InnoBioDiv	5
ITF	IT-Forensik	5
LCSS	Large and Cloud-based Software-Systems in Master Communication Systems and Networks 2024	5
LSPW	Leistungselektronische Stellglieder für PV- und Windkraftanlagen	5
MLWR	Maschinelles Lernen und Wissenschaftliches Rechnen	5
NGN	Next Generation Networks in Master Communication Systems and Networks 2024	5
NLO	Nichtlineare Optik	5			OT
OSA	Optische Spektroskopie und Anwendungen	5
QEKS	Qualitätsgesteuerter Entwurf komplexer Softwaresysteme	5	AU
QM	Quantenmechanik	5			OT
RFSD	RF System Design	5
RM	Rastermikroskopie	5
SNEE	Stromnetze für eneuerbare Enerien	5		ET
SYE	Systemtechnik für Energieeffizienz	5		ET
VAE	Virtual Acoustic Environments in Master Communication Systems and Networks 2024	5
ZR	Zustandsregelung	5	AU

Studienschwerpunkte🔗

Im Folgenden wird dargestellt, welche Studienschwerpunkte in diesem Studiengang definiert sind (vgl. auch §24 der Prüfungsordnung). Für alle Studienschwerpunkte gelten folgende Hinweise und Regularien:

Ein Studienschwerpunkt gilt als erfolgreich absolviert, wenn darin aufgelistete Module im Umfang von mindestens 15 ECTS erfolgreich absolviert wurden.
Die absolvierten Studienschwerpunkte werden auf einem separaten Anhang des Abschlusszeugnisses dargestellt, bei mehr als einem auf Antrag an das Prüfungsamt auch nur in Teilen.
Es muss in diesem Studiengang mindestens ein Studienschwerpunkt erfolgreich absolviert werden.
Auf Antrag kann ein Studienschwerpunkt um weitere passende Module ergänzt werden. Ein solcher Antrag ist bis spätestens sechs Monate vor einer geplanten Teilnahme an einem zu ergänzenden Modul formlos an die Studiengangsleitung zu richten. Über die Annahme des Antrags befindet der Prüfungsausschuss im Benehmen mit der Studiengangsleitung und fachlich geeigneten Lehrpersonen.

AU - Automatisierungstechnik 🔗

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS
DMC	Digital Motion Control	5
QEKS	Qualitätsgesteuerter Entwurf komplexer Softwaresysteme	5
ZR	Zustandsregelung	5

ET - Elektrische Energietechnik 🔗

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS
SNEE	Stromnetze für eneuerbare Enerien	5
EMM	Energiemanagement in Energieverbundsystemen	5
SYE	Systemtechnik für Energieeffizienz	5
HSUT	Hochspannungsübertragungstechnik	5

OT - Optische Technologien 🔗

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS
CSO	Computersimulation in der Optik	5
QM	Quantenmechanik	5
NLO	Nichtlineare Optik	5

Prüfungsformen🔗

Im Folgenden werden die in den Modulbeschreibungen referenzierten Prüfungsformen näher erläutert. Die Erläuterungen stammen aus der Prüfungsordnung, §19ff. Bei Abweichungen gilt der Text der Prüfungsordnung.

(elektronische) Klausur

Schriftliche, in Papierform oder digital unterstützt abgelegte Prüfung. Genaueres regelt §19 der Prüfungsordnung.

Mündliche Prüfung

Mündlich abzulegende Prüfung. Genaueres regelt §21 der Prüfungsordnung.

Mündlicher Beitrag

Siehe §22, Abs. 5 der Prüfungsordnung: Ein mündlicher Beitrag (z. B. Referat, Präsentation, Verhandlung, Moderation) dient der Feststellung, ob die Studierenden befähigt sind, innerhalb einer vorgegebenen Frist eine praxisorientierte Aufgabe nach wissenschaftlichen und fachpraktischen Methoden selbstständig zu bearbeiten und mittels verbaler Kommunikation fachlich angemessen darzustellen. Dies beinhaltet auch, Fragen des Auditoriums zur mündlichen Darstellung zu beantworten. Die Dauer des mündlichen Beitrags wird von der Prüferin beziehungsweise dem Prüfer zu Beginn des Semesters festgelegt. Die für die Benotung des mündlichen Beitrags maßgeblichen Tatsachen sind in einem Protokoll festzuhalten, zur Dokumentation sollen die Studierenden ebenfalls die schriftlichen Unterlagen zum mündlichen Beitrag einreichen. Die Note ist den Studierenden spätestens eine Woche nach dem mündlichen Beitrag bekanntzugeben.

Fachgespräch

Siehe §22, Abs. 8 der Prüfungsordnung: Ein Fachgespräch dient der Feststellung der Fachkompetenz, des Verständnisses komplexer fachlicher Zusammenhänge und der Fähigkeit zur analytischen Problemlösung. Im Fachgespräch haben die Studierenden und die Prüfenden in etwa gleiche Redeanteile, um einen diskursiven fachlichen Austausch zu ermöglichen. Semesterbegleitend oder summarisch werden ein oder mehrere Gespräche mit einer Prüferin oder einem Prüfer geführt. Dabei sollen die Studierenden praxisbezogene technische Aufgaben, Problemstellungen oder Projektvorhaben aus dem Studiengang vorstellen und erläutern sowie die relevanten fachlichen Hintergründe, theoretischen Konzepte und methodischen Ansätze zur Bearbeitung der Aufgaben darlegen. Mögliche Lösungsansätze, Vorgehensweisen und Überlegungen zur Problemlösung sind zu diskutieren und zu begründen. Die für die Benotung des Fachgesprächs maßgeblichen Tatsachen sind in einem Protokoll festzuhalten.

Projektarbeit

Siehe §22, Abs. 6 der Prüfungsordnung: Die Projektarbeit ist eine Prüfungsleistung, die in der selbstständigen Bearbeitung einer spezifischen Fragestellung unter Anleitung mit wissenschaftlicher Methodik und einer Dokumentation der Ergebnisse besteht. Bewertungsrelevant sind neben der Qualität der Antwort auf die Fragestellung auch die organisatorische und kommunikative Qualität der Durchführung, wie z.B. Slides, Präsentationen, Meilensteine, Projektpläne, Meetingprotokolle usw.

Praktikumsbericht

Siehe §22, Abs. 10 der Prüfungsordnung: Ein Praktikumsbericht (z. B. Versuchsprotokoll) dient der Feststellung, ob die Studierenden befähigt sind, innerhalb einer vorgegebenen Frist eine laborpraktische Aufgabe selbstständig sowohl praktisch zu bearbeiten als auch Bearbeitungsprozess und Ergebnis schriftlich zu dokumentieren, zu bewerten und zu reflektieren. Vor der eigentlichen Versuchsdurchführung können vorbereitende Hausarbeiten erforderlich sein. Während oder nach der Versuchsdurchführung können Fachgespräche stattfinden. Praktikumsberichte können auch in Form einer Gruppenarbeit zur Prüfung zugelassen werden. Die Bewertung des Praktikumsberichts ist den Studierenden spätestens sechs Wochen nach Abgabe des Berichts bekanntzugeben.

Übungspraktikum

Siehe §22, Abs. 11 der Prüfungsordnung: Mit der Prüfungsform "Übungspraktikum" wird die fachliche Kompetenzen bei der Anwendung der in der Vorlesung erlernten Theorien und Konzepte sowie praktische Fertigkeiten geprüft, beispielsweise der Umgang mit Entwicklungswerkzeugen und Technologien. Dazu werden semesterbegleitend mehrere Aufgaben gestellt, die entweder alleine oder in Gruppenarbeit, vor Ort oder auch als Hausarbeit bis zu einem jeweils vorgegebenen Termin zu lösen sind. Die Lösungen der Aufgaben sind durch die Studierenden in (digitaler) schriftlicher Form einzureichen. Die genauen Kriterien zum Bestehen der Prüfung wird zu Beginn der entsprechenden Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Übungspraktikum unter Klausurbedingungen

Siehe §22, Abs. 11, Satz 5 der Prüfungsordnung: Ein "Übungspraktikum unter Klausurbedingungen" ist ein Übungspraktikum, bei dem die Aufgaben im zeitlichen Rahmen und den Eigenständigkeitsbedingungen einer Klausur zu bearbeiten sind.

Hausarbeit

Siehe §22, Abs. 3 der Prüfungsordnung: Eine Hausarbeit (z.B. Fallstudie, Recherche) dient der Feststellung, ob die Studierenden befähigt sind, innerhalb einer vorgegebenen Frist eine Fachaufgabe nach wissenschaftlichen und fachpraktischen Methoden selbstständig in schriftlicher oder elektronischer Form zu bearbeiten. Das Thema und der Umfang (z. B. Seitenzahl des Textteils) der Hausarbeit werden von der Prüferin beziehungsweise dem Prüfer zu Beginn des Semesters festgelegt. Eine Eigenständigkeitserklärung muss vom Prüfling unterzeichnet und abgegeben werden. Zusätzlich können Fachgespräche geführt werden.

Lernportfolio

Ein Lernportfolio dokumentiert den studentischen Kompetenzentwicklungsprozess anhand von Präsentationen, Essays, Ausschnitten aus Praktikumsberichten, Inhaltsverzeichnissen von Hausarbeiten, Mitschriften, To-Do-Listen, Forschungsberichten und anderen Leistungsdarstellungen und Lernproduktionen, zusammengefasst als sogenannte „Artefakte“. Nur in Verbindung mit der studentischen Reflexion (schriftlich, mündlich oder auch in einem Video) der Verwendung dieser Artefakte für das Erreichen des zuvor durch die Prüferin oder den Prüfer transparent gemachten Lernziels wird das Lernportfolio zum Prüfungsgegenstand. Während der Erstellung des Lernportfolios wird im Semesterverlauf Feedback auf Entwicklungsschritte und/oder Artefakte gegeben. Als Prüfungsleistung wird eine nach dem Feedback überarbeitete Form des Lernportfolios - in handschriftlicher oder elektronischer Form - eingereicht.

Schriftliche Prüfung im Antwortwahlverfahren

Siehe §20 der Prüfungsordnung.

Zugangskolloquium

Siehe §22, Abs. 12 der Prüfungsordnung: Ein Zugangskolloquium dient der Feststellung, ob die Studierenden die versuchsspezifischen Voraussetzungen erfüllen, eine definierte laborpraktische Aufgabe nach wissenschaftlichen und fachpraktischen Methoden selbständig und sicher bearbeiten zu können.

Testat / Zwischentestat

Siehe §22, Abs. 7 der Prüfungsordnung: Mit einem Testat/Zwischentestat wird bescheinigt, dass die oder der Studierende eine Studien-arbeit (z.B. Entwurf) im geforderten Umfang erstellt hat. Der zu erbringende Leistungsumfang sowie die geforderten Inhalte und Anforderungen ergeben sich aus der jeweiligen Modulbe-schreibung im Modulhandbuch sowie aus der Aufgabenstellung.

Open-Book-Ausarbeitung

Die Open-Book-Ausarbeitung oder -Arbeit (OBA) ist eine Kurz-Hausarbeit und damit eine unbeaufsichtigte schriftliche oder elektronische Prüfung. Sie zeichnet sich dadurch aus, dass gemäß Hilfsmittelerklärung der Prüferin bzw. des Prüfers in der Regel alle Hilfsmittel zugelassen sind. Auf die Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis durch ordnungsgemäßes Zitieren etc. und das Erfordernis der Eigenständigkeit der Erbringung jedweder Prüfungsleistung wird besonders hingewiesen.

Abschlussarbeit

Bachelor- oder Masterarbeit im Sinne der Prüfungsorndung §25ff.: Die Masterarbeit ist eine schriftliche Hausarbeit. Sie soll zeigen, dass die oder der Studierende befähigt ist, innerhalb einer vorgegebenen Frist ein Thema aus ihrem oder seinem Fachgebiet sowohl in seinen fachlichen Einzelheiten als auch in den fachübergreifenden Zusammenhän-gen nach wissenschaftlichen und fachpraktischen Methoden selbstständig zu bearbeiten. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit kann auch bei der Abschlussarbeit berücksichtigt werden.

Kolloquium

Kolloquium zur Bachelor- oder Masterarbeit im Sinne der Prüfungsordnung §29: Das Kolloquium dient der Feststellung, ob die Studentin oder der Student befähigt ist, die Ergebnisse der Masterarbeit, ihre fachlichen und methodischen Grundlagen, fachübergreifende Zusammenhänge und außerfachlichen Bezüge mündlich darzustellen, selbständig zu begründen und ihre Bedeutung für die Praxis einzuschätzen.

Profil-Modulmatrix🔗

Im Folgenden wird dargestellt, inwieweit die Module des Studiengangs die Kompetenzen und Handlungsfelder des Studiengangs sowie hochschulweite Studiengangskriterien stützen bzw. ausbilden.

Kürzel	Modulbezeichnung	HF1 - Entwicklung und Design	HF2 - Forschung und Innovation	HF3 - Leitung und Management	HF4 - Qualitätssicherung und Te...	K.1 - Entwicklung und Konzeptio...	K.2 - Prüfung und Bewertung kom...	K.3 - Wissenschaftliches Arbeit...	K.4 - Projektmanagement und Tea...	K.5 - Selbstorganisation und au...	K.6 - Kommunikation und interku...	K.7 - Technische und naturwisse...	K.8 - Nachhaltigkeit und gesell...	K.9 - Analyse, Simulation und A...	K.10 - Führungs- und Entscheidun...	K.11 - Anwendung ethischer Werte...	K.12 - Integratives Denken und H...	K.13 - Innovation und Kreativitä...	SK.1 - Global Citizenship	SK.2 - Internationalisierung	SK.3 - Interdisziplinarität	SK.4 - Transfer
CSO	Computersimulation in der Optik	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤		⬤	⬤			⬤
DLO	Deep Learning und Objekterkennung	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤				⬤			⬤	⬤
DMC	Digital Motion Control		⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤	⬤				⬤
EBA	Elektrische Bahnen	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤		⬤	⬤				⬤
EFA	Elektrische Fahrzeugantriebe	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤			⬤	⬤				⬤
EMM	Energiemanagement in Energieverbundsystemen		⬤	⬤			⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤
ERMK	Entrepreneurship, Gewerblicher Rechtsschutz, Market Knowledge
ESD	Embedded Systems Design	⬤				⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤				⬤		⬤	⬤	⬤
FS	Forschungsseminar	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤		⬤	⬤		⬤	⬤	⬤
HIM	Höhere Ingenieursmathematik		⬤			⬤		⬤				⬤		⬤				⬤		⬤
HSUT	Hochspannungsübertragungstechnik	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤		⬤	⬤				⬤
IBD	InnoBioDiv					⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤						⬤	⬤	⬤	⬤	⬤
ITF	IT-Forensik				⬤		⬤		⬤					⬤			⬤
KOLL	Kolloquium zur Masterarbeit	⬤	⬤	⬤	⬤					⬤	⬤									⬤
LSPW	Leistungselektronische Stellglieder für PV- und Windkraftanlagen	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤			⬤	⬤				⬤
MAA	Masterarbeit	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤				⬤
MLWR	Maschinelles Lernen und Wissenschaftliches Rechnen		⬤	⬤	⬤		⬤	⬤			⬤	⬤		⬤		⬤					⬤	⬤
NLO	Nichtlineare Optik	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤		⬤	⬤	⬤		⬤
OSA	Optische Spektroskopie und Anwendungen	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤		⬤	⬤
PLET	Projektleitung	⬤	⬤	⬤	⬤			⬤	⬤		⬤				⬤	⬤	⬤
QEKS	Qualitätsgesteuerter Entwurf komplexer Softwaresysteme		⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤
QM	Quantenmechanik		⬤		⬤	⬤	⬤			⬤	⬤	⬤		⬤				⬤
RFSD	RF System Design		⬤		⬤	⬤	⬤	⬤			⬤			⬤				⬤		⬤	⬤
RM	Rastermikroskopie	⬤	⬤		⬤		⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤			⬤
SIM	Simulation in der Ingenieurswissenschaft	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤				⬤	⬤		⬤	⬤
SNEE	Stromnetze für erneuerbare Energien	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤
SYE	Systemtechnik für Energieeffizienz	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤		⬤		⬤	⬤	⬤		⬤
TED	Theoretische Elektrodynamik		⬤					⬤			⬤	⬤		⬤
ZR	Zustandsregelung	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤		⬤		⬤				⬤

Versionsverlauf🔗

In untenstehender Tabelle sind die verschiedenen Versionen des Lehrangebots aufgeführt. Die Versionen sind umgekehrt chronologisch sortiert mit der aktuell gültigen Version in der ersten Zeile. Die einzelnen Versionen können über den Link in der rechten Spalte aufgerufen werden.

Version	Datum	Änderungen	Link
1.1	2024-11-29-12-00-00	Version zur Abstimmung im Fakultätsrat	Link
1.0	2024-11-29-12-00-00	Begutachtete Version für Reakkreditierung 2024 Neues Layout für sämtliche Modulhandbücher	Link

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