Studiengangsbeschreibung🔗

Der Masterstudiengang Medientechnologie vertieft das theoretische und praktische Fachwissen zur Entwicklung komplexer Medientechnologien unter interdisziplinären Bedingungen, und soll Sie dazu befähigen, wissenschaftlich zu arbeiten und wissenschaftliche Erkenntnisse anzuwenden und zu erweitern. Schlüsselqualifikation ist neben den fachlichen Kompetenzen vor allem die Fähigkeit, komplexe technische Aufgaben unter interdisziplinären Bedingungen erfolgreich und effizient im Team zu bearbeiten.

Berufsfelder und Branchen

AbsolventInnen der Medientechnologie können im Bereich der Forschung und Entwicklung in vielen Branchen tätig werden. Hierzu zählen etwa die Rundfunk- und Telekommunikationsindustrie, Audio- und Videotechnik, Unterhaltungsindustrie, Internetunternehmen, Automobilindustrie, Medizintechnik, Industrieautomatisierung, Überwachungstechnik, Hersteller von (Spezial-)Kameras, Multimediatechnik, CAD und 3D-Anwendungsentwicklung, sowie Forschungsinstitute.

Sie arbeiten beispielsweise als Entwicklungs- und PlanungsingenieurIn oder in der Forschung mit der Perspektive, Führungsverantwortung und Projektverantwortung zu übernehmen.

Studienverlauf

Der Studiengang erstreckt sich über 3 Semester, wobei ein Start sowohl im Winter- als auch im Sommersemester möglich ist. In den ersten beiden Semestern belegen die Studierenden 6 verschiedene Wahlmodule sowie 3 Pflichtmodule, das 3. Semester ist der Masterarbeit und dem Kolloquium vorbehalten.

Der Studiengang bietet ein breites Spektrum aus den Wissensgebieten der Medientechnologie an, die sich aus 3 Schwerpunkten speisen (siehe Auflistung nächste Seite). Dies ermöglicht es Ihnen, individuelle Schwerpunkte in Ihrem Studium zu setzen, ohne dabei die notwendige Breite zu beschränken. Für die Wahlmodule stehen die Module aus diesen 3 Schwerpunkten zur Verfügung, von denen mindestens 3 gewählt werden müssen. Weitere Module aus dem Angebot der technischen Fakultäten der TH Köln können ebenfalls gewählt werden. Auf Wunsch kann eines der 6 Wahlmodule einem nicht-technischen Fachbereich entstammen. So können Sie durch das Einbringen von fachübergreifenden Kompetenzen Ihr Profil abrunden. Die Studierenden können sich spezialisieren und dazu bis zu 2 Studienschwerpunkte belegen.

Studierende, die mindestens 3 Wahlmodule eines Schwerpunkts bestanden haben, haben den Schwerpunkt erfolgreich belegt. Studierende können aber auch auf die Belegung eines Schwerpunktes verzichten und beispielsweise an jeweils 2 Modulen aus unterschiedlichen Schwerpunkten teilnehmen.

Eine Besonderheit des Studiengangs ist das Masterprojekt. Hier entwickeln Sie in der Gruppe ein anspruchsvolles technisches System, von der Projektidee und Konzeption über die Realisierung bis hin zur Prüfung und Abnahme des Systems. Ihre Kenntnisse und Fertigkeiten aus den verschiedenen Gebieten der Medientechnologie können Sie hier im Team zusammenbringen und Handlungskompetenzen im Bereich der Projektdurchführung und -verantwortung erlangen. Das Pflichtmodul »Angewandte Mathematik« ist von allen Studierenden zu belegen, da es Kompetenzen im Bereich der Mathematik vermittelt, die über die im Bachelor vermittelten hinaus gehen und die für die Erreichung der Studienziele im Bereich der wissenschaftlichen Ausbildung erforderlich sind.

Die beiden Pflichtmodule "Masterhauptseminar" und "Masterprojekt" werden in jedem Semester angeboten. Es hat sich in der Vergangenheit gezeigt, dass diese flexible Regelung insbesondere für Studierenden, die ihren Bachelor an anderen Hochschulen erlangt haben, von Vorteil ist um ihnen so einen guten Einstieg in das Studium zu ermöglichen. Den Studienverlaufsplan finden Sie auf der nächsten Seite.

Erwartung an die StudienbewerberInnen

Der Masterstudiengang Medientechnologie ist konsekutiv zum gleichnamigen Bachelorstudiengang angelegt. Er steht aber unter bestimmten Voraussetzungen auch AbsolventInnen anderer Studienrichtungen offen z. B. aus den Bereichen der Informatik, Physik oder Elektrotechnik.

Stärker noch als im Bachelorstudiengang sollten Sie ein hohes Maß an Motivation und Engagement mitbringen, um sich selbstständig anspruchsvolle Themen der Medientechnologien zu erschließen. Dies setzt auch voraus, dass Sie eigenverantwortlich handeln und Spaß daran haben, komplexen Sachverhalten auf den Grund zu gehen.

AbsolventInnenprofil🔗

AbsolventInnen des Studiengangs M. Sc. Medientechnologie sind in der Lage, medientechnologische Systeme mit wissenschaftlicher Tiefe und interdisziplinärem Anspruch zu entwickeln, zu erforschen und zu managen. Sie übernehmen Verantwortung für Innovationen in Forschung und Industrie, gestalten komplexe Entwicklungen im Bereich Audio, Video, VR/AR, KI und Embedded Systems aktiv mit und qualifizieren sich für leitende Positionen oder eine wissenschaftliche Laufbahn. Im Unterschied zum Bachelor liegt der Fokus auf Forschungskompetenz, vertiefter Systementwicklung und Führungsverantwortung.

Der Masterstudiengang Medientechnologie baut konsequent auf den im Bachelorstudium erworbenen Grundlagen auf, erweitert diese aber systematisch um forschungsorientierte, analytische und führungstechnische Kompetenzen. Während der Bachelorstudiengang eine breite technische Qualifikation mit starker Anwendungsorientierung vermittelt, liegt im Masterstudium der Schwerpunkt auf wissenschaftlicher Vertiefung, systemischer Komplexität und der Fähigkeit, Innovationen in einem dynamischen technologischen und gesellschaftlichen Umfeld zu gestalten.

Im Zentrum stehen:

Die eigenständige Bearbeitung anspruchsvoller technischer Fragestellungen,
Die Fähigkeit zur wissenschaftlich fundierten Forschung und Entwicklung,
Die Übernahme von Verantwortung in interdisziplinären Teams, Projekten und Organisationen.

AbsolventInnen des Studiengangs entwickeln ein individuelles Profil in folgenden Bereichen:

Sie entwerfen, analysieren und evaluieren komplexe Systeme der Medientechnologie unter Einbeziehung neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse und Technologien (z. B. VR/AR, Deep Learning, Bild- und Signalverarbeitung, Embedded Systems, audiovisuelle Codierung).
Sie sind in der Lage, technische Systeme unter Berücksichtigung ethischer, gesellschaftlicher, ökologischer und wirtschaftlicher Aspekte zu planen und umzusetzen.
Sie übernehmen Führungs- und Managementaufgaben in interdisziplinären Projektteams und leiten Forschungs- und Entwicklungsprojekte.
Durch das Masterprojekt erwerben sie ausgeprägte Kompetenzen in der Konzeption, Realisierung und Präsentation komplexer Systeme in einer realitätsnahen Projektumgebung.
Sie beherrschen wissenschaftliches Arbeiten auf hohem Niveau und qualifizieren sich damit für ein Promotionsstudium.
Kommunikationsstärke, interkulturelle Sensibilität und Selbstorganisationsfähigkeit machen sie zu kompetenten Fach- und Führungskräften im internationalen Umfeld.
Der Master qualifiziert für Berufsfelder in Forschung und Entwicklung, technischer Leitung, Softwareentwicklung, Produktmanagement, Medienproduktion, Systemintegration und weiteren Innovationsbereichen – oder zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation.

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	WMM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	15	≤ 6	wahlabhängig
	AMA	Angewandte Mathematik	PF	5	2	begleitend: Hausarbeit [unbenotet] und abschließend: Projektarbeit oder mündliche Prüfung oder mündlicher Beitrag [100%]
	SEM	Masterhauptseminar Medientechnologie	PF	10	1	begleitend: Hausarbeit [unbenotet]
2	WMM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	15	≤ 6	wahlabhängig
2	MP	Masterprojekt	PF	15	1	begleitend: Projektarbeit [100%]
3	MAA	Masterarbeit	PF	27	1	abschließend: Abschlussarbeit [100%]
3	KOLL	Kolloquium zur Masterarbeit	PF	3	1	abschließend: Kolloquium [100%]

Alternativer Studienverlaufsplan 🔗

Sem.	Kürzel	Modulbezeichnung	Pflicht (PF) Wahl- bereich (WB)	ECTS	Prüfungslast	Prüfungsformen mit Gewichtung
1	AMA	Angewandte Mathematik	PF	5	2	begleitend: Hausarbeit [unbenotet] und abschließend: Projektarbeit oder mündliche Prüfung oder mündlicher Beitrag [100%]
1	WMM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	10	≤ 4	wahlabhängig
2	WMM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	15	≤ 6	wahlabhängig
3	WMM	Allgemeiner Wahlmodulbereich	WB	5	≤ 2	wahlabhängig
3	SEM	Masterhauptseminar Medientechnologie	PF	10	1	begleitend: Hausarbeit [unbenotet]
4	MP	Masterprojekt	PF	15	1	begleitend: Projektarbeit [100%]
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.

AMA - Angewandte Mathematik 🔗

Modulkürzel	AMA_MaMT2024
Modulbezeichnung	Angewandte Mathematik
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	deutsch, englisch bei Bedarf
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Stefan Grünvogel/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Stefan Grünvogel/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) WAS: Eine mathematische Beschreibung einer medientechnologischen Aufgabenstellung ableiten bzw. ein mathematisches Modell eines medientechnologischen Systems entwerfen. WOMIT: Durch Definition von Systemgrenzen sowie der Beschreibung mit Hilfe mathematischer Notation und formaler Sprache. WOZU: Um die Aufgabenstellung mit Hilfe mathematischer Algorithmen lösen zu können bzw. einer Simulation zu erstellen. WAS: Geeignete numerische Lösungs- bzw. Simulationsverfahren für ein gegebenes Problem (Simulation eines System, Lösen einer Aufgabenstellung) auswählen. WOMIT: Analyse und Kenntnisse der grundlegenden theoretischen Eigenschaften (Kondition, Stabilität, Rechenaufwand) mathematischer Algorithmen. Die zugehörige Theorien und ihre Grenzen kennen und verstehen. Selbsständiges WOZU: Um nach Wahl des Verfahrens das passendes Softwaresystem auswählen zu können bzw. eigene numerische Verfahren zu implementieren. WAS: Numerische Verfahren zu Lösung für ein gegebenes Problem anwenden WOMIT: Verwendung von vorhandener Softwaresystemen und / oder Implementierung eigener numerischer Verfahren zu Lösung einer Aufgabenstellung. WOZU: Um letztendlich eine die Aufgabenstellung zu lösen um damit zu wissenschaftliche Erkenntnisse zu gelangen oder komplexe Medientechnologien zu entwickeln. WAS: Bewertung und Dokumentation der Ergebnisse der numerischer Verfahren. WOMIT: Eine Bewertung der Ergebnisse basiert auf den Kenntnissen der Eigenschaften der verwendeten Algorithmen (Kondition, Stabilität, Rechenaufwand). Zur Dokumentation wird die mathematische korrekte Notation und formale Sprache verwendet. WOZU: Um die erlangten wissenschaftlichen Erkenntnisse bzw. Lösungen richtig einzuschätzen und in interdisziplinärem Kontext zu kommunizieren.
Modulinhalte Seminar Kenntnisse der numerischen Mathematik werden nach dem Flipped Classroom Konzept vermittelt. Inhalte: Numerik und Fehleranalyse Lösen lineaerer Gleichungssystem (direkt, iterativ) Eigenvektoren Singulärwertzerlegung Lösen nichtlinearer Gleichungssysteme Nichtlineare Ausgleichsprobleme Optimierungsmethoden Interpolation Integration und Differentiation Numerische Software Projekt Mathematische Beschreibung einer komplexen medientechnologischen Fragestellung, die zur Lösung mindestens die Kenntnisse benötigt, die im Seminarteil der Lehrveranstaltung vermittelt werden. Analyse der Aufgabenstellung und darauf begründete Auswahl eines Lösungsverfahren. Auswahl eines Softwaresystems oder Implementierung eines entsprechenden algorithmischen Lösungsverfahren. Schriftliche Dokumentation und kritische Bewertung der Ergebnsse. Erklären der einzelnen Arbeitsschritte
Lehr- und Lernmethoden	Seminar Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Hausarbeit [unbenotet] und abschließend: Projektarbeit oder mündliche Prüfung oder mündlicher Beitrag [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	23 Stunden ≙ 2 SWS
Selbststudium	127 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Die klassischen Themen und Methoden der Ingenieursmathematik sollten sicher beherrscht werden: - Analysis einer und mehrer Veränderlichen (Differentiation, Intergration, Taylor), - Lineare Algebra (allgemeine Vektorräume, lineare Abbildungen, Matrizen ,Vektoren, Norm, Skalarprodukt)
Zwingende Voraussetzungen
Empfohlene Literatur	Solomin: Numerical Algorithms, CRC Press Chapra,Canale: Numerical Methods for Engineers, McGraw-Hill Quarteroni, Saleri, Gervasio: Scientific Computing with MATHLAB and Octave, Springer Dahmen, Reusken: Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Springer Deuflhard, Hohmann: Numerische Mathematik 1, de Gruyter
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	AMA in Master Medientechnologie 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

ATM - Ausgewählte Themen der Medientechnologie 🔗

Modulkürzel	ATM_MaMT2024
Modulbezeichnung	Ausgewählte Themen der Medientechnologie
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.-Ing. Arnulph Fuhrmann/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Dr. Civelek Turhan/wissenschaftlicher Mitarbeiter Fakultät IME
Learning Outcome(s) - Die Studierenden verstehen und erklären die haptische Wahrnehmung durch theoretische Konzepte und praktische Anwendungen, identifizieren Entwicklungsplattformen für haptische Anwendungen durch die Kombination von Theorie und Praxis, erkennen haptische Schnittstellenpositionen durch theoretisches Wissen und praktische Erfahrung und entwickeln immersive Virtual-Reality-Anwendungen mit haptischem Feedback. - Die Studierenden sind in der Lage, Steuerungen für die Teleoperation zu identifizieren und zu implementieren, um eine zuverlässige Fernsteuerung von Geräten zu ermöglichen, Stabilitätsprobleme in VR- und Teleoperationssystemen zu beheben, Tests für die Benutzerwahrnehmung und das Feedback in haptischen Systemen und virtuellen Umgebungen zu entwickeln, Anwendungsbereiche haptischer Geräte in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Spiele, Simulation und Rehabilitation zu erläutern, aktuelle VR- und Haptik-Technologien und ihre ethischen und sozialen Auswirkungen durch die Kombination von Theorie und kritischem Denken zu diskutieren, Haptik- und VR-Forschung zu bewerten, um Stärken, Schwächen und die Qualität der Forschung zu ermitteln, und Forschungspräsentationen zu haptischen Schnittstellen und virtueller Realität zu entwerfen. WOMIT: Die Kompetenzen werden zunächst über die Vorlesung durch die Dozenten vermittelt und danach im Praktikum anhand konkreter Aufgabenstellung von den Studierenden vertieft. Im Präsentationsteil der Lehrveranstaltung recherchieren die Studierenden anhand von Fachartikeln und anderen Informationsquellen neue Konzepte der virtuellen und erweiterten Realität mit Haptik zu vorgegebenen Themen und stellen diese in einer Präsentation vor. WOZU: Die sichere Anwendung der Grundlagen von Virtual Reality mit Haptik ist eine Voraussetzung für die Entwicklung komplexer interaktiver haptischer Anwendungen und Systeme. Darüber hinaus ermöglicht das Grundlagenwissen die Bewertung bestehender Systeme und wissenschaftlicher Arbeiten im Bereich der Haptik.
Modulinhalte Vorlesung Beschreibung von Ein- und Ausgabegeräten sowie spezifischer Hardware der haptischen und virtuellen Realität Beschreiben der Anwendungsbereiche haptischer Geräte, Datenstrukturen und Algorithmen in VR-Anwendungen. Beschreiben haptischer Benutzerschnittstellen: Darstellung, Interaktion und Navigation in virtuellen 3D-Szenarien mit Force Feedback. Erklären algorithmischer und mathematischer Grundlagen für Tracking, Rendering und Kollisionserkennung. Beschreiben von Stabilitätsproblemen in VR- und Teleoperationssystemen durch Latenz, Haptik, Steuerung und Bildqualität. Beschreiben von VR- und Haptik-Technologien und deren ethischen sowie sozialen Auswirkungen. Kritischem Denken zur Identifizierung von Stärken, Schwächen und Qualität der Forschung beschreiben Forschungsprojekt • Erkennen grundlegender Merkmale haptischer Geräte, Wahrnehmung und Schnittstellen. • Entwickeln von VR-Anwendungen mit haptischen Geräten und Analysieren haptischer Systeme. • Testen haptischer Systeme und Verfahren sowie Auswerten wissenschaftlicher Informationen und Zusammenhänge. • Präsentieren eigener wissenschaftlicher Ergebnisse, Anwenden von Methoden haptischer Systeme. • Umsetzen grundlegender Teleoperationssteuerungen unter Berücksichtigung von Stabilität und ethischen Aspekten. • Entwerfen von Tests und Reflektieren ethischer Aspekte haptischer VR-Technologien. • Selbstorganisation und Anwendung sprachlicher sowie interkultureller Kompetenzen.
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Forschungsprojekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen
Zwingende Voraussetzungen	Forschungsprojekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 6 Termine
Empfohlene Literatur	• Thorsten A. Kern, et al., Engineering Haptic Devices, Springer International Publishing, 2023. • Matjaž Mihelj, Janez Podobnik, Haptics for Virtual Reality and Teleoperation, Springer Dordrecht, 2012.
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	ATM in Master Medientechnologie 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

AVT - Audio- und Videotechnologien 🔗

Modulkürzel	AVT_MaMT2024
Modulbezeichnung	Audio- und Videotechnologien
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.-Ing. Klaus Ruelberg/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr.-Ing. Klaus Ruelberg/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Was: Audio- und Videotechnologien kommen in vielfältiger Weise in der Medienindustrie zum Einsatz. Die Mediendistributionskette, die im Rahmen der LV als exemplarische Anwendung herangezogen und analysiert wird, umfasst verschiedene Technologien wie Datenkompression, Audio- und Videosignalverarbeitung Fehlerschutzmechanismen, digitale Modaluationsverfahren. Womit: Studierende durchdringen eigenständig ausgewählte Themengebiete der Audio- und Videotechnologien, bereiten diese auf und halten einen Fachvortrag. In einem in die LV integrierter Übungsblock entwickeln die Studierende eigenständig algorithmische Lösungskonzepte und setzen diese programmtechnsich um. Wozu: Die Studierenden können akuelle Verfahren zur Audio- und Videocodierung entwickeln und in Hard- und Software implementieren. Sie können Mediendistributionsketten planen, beurteilen und umsetzen sowie fachliche Führungs- und Projektverantwortung übernehmen
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Quellencodierung für Audio- und Videosignale Kanalmodelle und Kanalcodierung (Fehlerkorrektur & digitale Modulationsverfahren Broadcast-Übertragungssysteme (DVB - Digtal Video Broadcasting) Akuelle Verfahren zur Audio- und Videocodierung in Hard- und Software implementieren Algorithmen und Verfahren zur Audio- und Videocodierung entwickeln An der Entwicklung und Implementierung von digitalen Rundfunksystemen mitarbeiten Übungen / Praktikum
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Übungen / Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: mündlicher Beitrag [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung oder (elektronische) Klausur [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	57 Stunden ≙ 5 SWS
Selbststudium	93 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	keine
Zwingende Voraussetzungen	Übungen / Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 1 Termin
Empfohlene Literatur	Proakis, J. Salehi, M. (2007) Digital Communications. McGraw-Hill. ISBN 978-0072957167 Reimers, U. (2001) Digital Video Broadcasting. Springer Verlag. ISBN 978-3-662-04562-6
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	AVT in Master Medientechnologie 2020 AVT in Master Technische Informatik 2020 AVT in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

AVV - Algorithmen der Videosignalverarbeitung 🔗

Modulkürzel	AVV_MaMT2024
Modulbezeichnung	Algorithmen der Videosignalverarbeitung
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.-Ing. Klaus Ruelberg/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr.-Ing. Klaus Ruelberg/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) WAS: Studierende formulieren gemeinsam mit dem Dozenten eine Aufgabenstellung/Forschungsfrage im Bereich der Videosignalverarbeitung. Unter Anwendung wissenschaftlicher Methoden analysieren sie die Aufgaben- bzw. Fragestellung eigenständig und entwickeln algorithmische Lösungsansätze. WOMIT: Eine Recherche der wissenschaftlichen Literatur bildet die Basis für die Studierenden, um die Aufgabenstellung inhaltlich zu durchdringen und einordnen zu können. Verschiedene, als geignet erscheinende Lösungsansätze werden entwickelt und gegenübergestellt. Mithilfe geeigneter Entwicklungstools (z.B. Matlab) werden die entwickleten Algorithmen umgesetzt und bzgl. der Aufgabenstellung beurteilt. Die erzielten Ergebnisse des Projektes werden in einem Bericht zusammengefasst und im Rahmen eines Vortrages präsentiert. WOZU: Studierenden erhalten die Möglichkeit, sich tiefergehend mit einer wissenschaftlich/entwicklerischen Aufgabenstellung zu befassen.
Modulinhalte Projekt Die Studierenden lernen verschiedene algorithmische Ansätze der Videosignalverarbeitung kennen und erhalten einen Überblick über akuelle Anwendungen und Fragestellungen Analysieren, entwickeln, umsetzen und beurteilen von Algorithmen zur Videosignalverarbeitung
Lehr- und Lernmethoden	Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	12 Stunden ≙ 1 SWS
Selbststudium	138 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	keine
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 70% der Praktikumstermine und 1 Präsentation (typischerweise 5 Termine)
Empfohlene Literatur	Signal, Image and Video Processing (Journal), Springer Verlag, Electronic ISSN 1863-1711 Machine Learning for Audio, Image and Video Analysis, Francesco Camastra, Alessandro Vinciarelli, Springer London, 2016, ISBN978-1-4471-6840-9
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	AVV in Master Medientechnologie 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

DBT - Digitale Bildtechnik 🔗

Modulkürzel	DBT_MaMT2024
Modulbezeichnung	Digitale Bildtechnik
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. Gregor Fischer/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Gregor Fischer/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Was: Digitale Bildtechniken kommen in vielfältiger Weise in der Medienindustrie zum Einsatz. Die Bildkette digitaler Kameras, die im Rahmen der LV als exemplarische Anwendung herangezogen und analysiert wird, umfasst verschiedene Technologien wie Farbbildtechnik, HDR-Bildtechnik oder bildtechnische Verfahren. Womit: Durch die Vorlesung werden theoretische Kenntnisse der Bildtechnik exemplarisch vermittelt und in Zusammenhang mit den aktuellen Entwicklungen gebracht. In einem in die LV integrierten begleitenden Praktikum entwickeln die Studierenden eigenständig algorithmische Lösungskonzepte und setzen diese in Matlab-Programme um. Wozu: Die Studierenden können akuelle Verfahren zur digitalen Bildtechnik entwickeln und in Hard- und Software implementieren. Sie können bildtechnische Verfahren analysieren, beurteilen und umsetzen sowie fachliche Führungs- und Projektverantwortung übernehmen.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Farbmanagement für digitale Kameras: Farbvermessung, -modellierung und -korrektur Grundlagen der HDR-Bildtechnik mit HDR-Bildaufnahmetechnik; Tonemapping; HDR-Displaytechnik Grundlagen von Entrauschungsalgorithmen und Anwendung von KI-Methoden für Image Denoising Projektarbeit: Umsetzung eines bildtechnischen Verfahrens auf Basis eines Fachartikels Praktikum Bildtechnische optische und elektronische Eigenschaften analysieren und bewerten Bildtechnische Defekte erkennen und beurteilen Bildtechnische Verfahren gemäß gegebener Spezifikation/wiss. Literatur algorithmisch umsetzen und in Software realisieren Bildtechnische optische und elektronische Eigenschaften oder Defekte vermessen Neue Bildtechnische Verfahren gemäß gegebener Spezifikation/wiss. Literatur realisieren und anwenden Optimierung bildtechnischer Verfahren durch grundlegende mathematische Optimierungsmethoden Qualitätsvergleich verschiedener bildtechnischer Verfahren durchführen Ergebnisse darstellen und dokumentieren
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Praktikumsbericht oder Übungspraktikum [unbenotet] und abschließend: Projektarbeit oder mündliche Prüfung oder mündlicher Beitrag [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	keine
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 10 Termine Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Praktikum
Empfohlene Literatur	R.W.G. Hunt, The Reproduction of Color M. Fairchild, Color Appearance Models, Wiley, 2nd ed. G. C. Holst, T. S. Lomheim, CMOS/CCD Sensors and Camera Systems, SPIE J. Nakamura, Image Sensors and Signal Processing for Digital Still Cameras, Taylor & Francis Reinhard/Ward/Pattanaik/Debevec, High Dynamic Range Imaging, Elsevier 2010 R. Gonzales/R. Woods/Eddins, Digital Image Processing Using Matlab, Prentice Hall, 2004 W. Pratt, Digital Image Processing, Wiley, 4th ed., 2007 A. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1988
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	DBT in Master Medientechnologie 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_MaMT2024
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 Teilnehmer*innen können selbständig entscheiden, in welchen Situationen sich der Einsatz von Verfahren aus dem Bereich Deep Learning anbietet. Sie können eine entsprechende Lösung entwerfen, iterativ verbessern und praktisch umsetzen. Mögliche Probleme auf dem Weg dahin (z.B. beim Erstellen eines Datensatzes oder beim Training) können sie qualifiziert analysieren und passende Ideen zur Bewältigung entwickeln. Da sie einen guten Überblick über die langjährigen Entwicklungen in Forschung und Technik haben, können sie qualifiziert auf aktuelle Herausforderungen und offene Fragen im Zusammenhang mit Deep Learning schauen. Die Studierenden werden so in die Lage versetzt, sich sowohl im weiteren Studienverlauf als auch im Berufsleben kompetent mit Ansätzen zu beschäftigen, die auf Deep Learning beruhen.
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 Elektrotechnik und Informationstechnik 2024 DLO in Master Medientechnologie 2020 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

ESD - Embedded Systems Design 🔗

Modulkürzel	ESD_MaMT2024
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 Elektrotechnik und Informationstechnik 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

ESY - Eingebettete Systeme in der Medientechnologie 🔗

Modulkürzel	ESY_MaMT2024
Modulbezeichnung	Eingebettete Systeme in der Medientechnologie
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.-Ing. Dirk Poggemann/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr.-Ing. Dirk Poggemann/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) WAS: Studierende lernen aktuell verwendete Eingebettete Systeme in Kamerasystemen kennen, am Beispiel von FPGAs implementieren die Studierenden die Ansteuerung von Bildsensoren und Bilderarbeitungsalgorithmen für Kamerasysteme; Sie analysieren die Vor- und Nachteile unterschiedlicher Eingebetteter Systeme und aktuelle Trends in der Verwendung Eingebetteter Systeme in Kamerasystemen. WOMIT: Der Dozent vermittelt die Grundlagen zu Eingebetteten Systemen und verwendeten Hardwarebeschreibungssprachen, im Praktikum werden in praktischen Versuchen Ansteuerung und Verarbeitung in FPGAs implementiert. In der Vorlesung werden aktuelle wissenschaftliche Veröffentlichungen zur Verwendung Eingebetteter Systeme in der Medientechnologie, z.B. für die Bildverarbeitung, besprochen. WOZU: Ermöglicht das Erstellen technischer Systeme im Bereich Kameratechnik und die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit Eingebetteten Systemen in der Medientechnologie.
Modulinhalte Vorlesung - Mikroprozessoren - FPGAs - Hardware-Beschreibungssprachen - Entwicklungsprozess - Testen und Debuggen - Ansteuerung von CCD- und CMOS-Bildsensoren - Bildverarbeitungsalgorithmen Praktikum Aufgaben mit FPGA-Board und CMOS-Bildsensor Projekt
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Praktikum Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Übungspraktikum [unbenotet] und begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	keine
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: ggf.
Empfohlene Literatur	H.Flügel, FPGA-Design mit Verilog, Oldenbourg D.G.Bailey, Design for Embedded Image Processing on FPGAs, Wiley F.Kesel, Entwurf von digitalen Schaltungen und Systemen mit HDLs und FPGAs, Oldenbourg
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	ESY in Master Medientechnologie 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

FTV - Forschungsprojekt virtuelle und erweiterte Realität 🔗

Modulkürzel	FTV_MaMT2024
Modulbezeichnung	Forschungsprojekt virtuelle und erweiterte Realität
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Semester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. Stefan Grünvogel/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Stefan Grünvogel/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) WAS: Selbstständig relevante wissenschaftliche Fragestellungen oder Hypothesen im Bereich VR / AR bewerten und entwickeln. WOMIT: Selbstständig wissenschaftliche Literatur im Bereich der virtuellen und erweiterten Realität durchdringen, zusammenfassen und präsentieren. Fortgeschrittene Datenstrukturen und Algorithmen für VR/AR-Anwendungen erklären und vergleichen. WOZU: Um zukünftig wissenschaftlich zur arbeiten und wissenschaftlich Erkenntnisse anzuwenden und zu erweitern. (H2) WAS: Mit Hilfe verschiedener Methoden nach Antworten wissenschaftlicher Fragestellungen im Bereich VR / AR suchen. WOMIT: Es werden Werkzeuge und Methoden zur Entwicklung von VR/AR-Anwendungen verwendet und fortgeschrittene Technologien in VR und AR weiterentwickeln. Dabei werden rechtliche und ethische Rahmenbedingungen und Nutzungsrechte berücksichtigt. WOZU: Es werden alle zukünftigen Handlungsfelder des Masterstudiengangs adressiert. WAS: Den eigenen Forschungsprozess selbst gestalten und reflektieren. WOMIT: Phasenübergreifende Qualitätssicherung und Anwendung wissenschaftlich fundierter und nachvollziehbarer Methoden sowie fachspezifischer Standards. WOZU: Dieses Learning-Outcome ist für das später wissenschaftliche Arbeiten notwendig. WAS: Forschungsergebnisse aufbereiten, kommunizieren und präsentieren. WOMIT: Das Zustandekommen der Forschungsergebnisse wird nachvollziehbar dokumentiert. In einer Abhandlung, die wissenschaftlichen Standards genügt, werden die Ergebnisse dargestellt und eine Fachpublikum präsentiert. WOZU: Um zukünftig wissenschaftliche Erkenntnisse zu erweitern und um in Führungs- bzw. Projektverantwortung in Fachteams kommunizieren zu können.
Modulinhalte Projekt Datenstrukturen und Algorithmen für VR/AR-Anwendungen erklären und vergleichen. Multimodale Benutzerschnittstellen beschreiben. Ein- und Ausgabegeräte sowie spezifische Hardware der virtuellen und erweitertet Realität beschreiben. Algorithmische und mathematische Grundlagen erklären. Selbstständig wissenschaftliche Literatur im Bereich der virtuellen und erweiterten Realität durchdringen, zusammenfassen und präsentieren. Fortgeschrittene Datenstrukturen und Algorithmen für VR/AR-Anwendungen erklären und vergleichen. Werkzeuge und Methoden zur Entwicklung von VR/AR-Anwendungen verwenden und fortgeschrittene Technologien in VR und AR weiterentwickeln. Dabei werden rechtliche und ethische Rahmenbedingungen und Nutzungsrechte berücksichtigt. Phasenübergreifende Qualitätssicherung und Anwendung wissenschaftlich fundierter und nachvollziehbarer Methoden sowie fachspezifischer Standards. Das Zustandekommen der Forschungsergebnisse wird nachvollziehbar dokumentieren. In einer Abhandlung, die wissenschaftlichen Standards genügt, werden die Ergebnisse dargestellt und eine Fachpublikum präsentiert.
Lehr- und Lernmethoden	Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit oder Hausarbeit oder mündlicher Beitrag [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	12 Stunden ≙ 1 SWS
Selbststudium	138 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Modul VER: Kentnisse der Begriffe aus dem Bereich VR und AR sowie die Fertigkeit, selbstständig VR / AR - Anwendungen zu erstellen. Modul MCI: Grundlagen des Experiment Designs sowie der statistischen Auwertung. Kentnisse der Begriffe aus dem Bereich VR und AR sowie die Fertigkeit, selbstständig VR / AR - Anwendungen zu erstellen. Grundlagen des Experiment-Designs sowie der statistischen Auswertung.
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 3 Termine
Empfohlene Literatur	Relevante Foschungsliteratur. z.B IEEE VR, EuroVR, Siggraph, Sigchi usw.
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	FTV in Master Medientechnologie 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

IBD - InnoBioDiv 🔗

Modulkürzel	IBD_MaMT2024
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 Elektrotechnik und Informationstechnik 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

KOLL - Kolloquium zur Masterarbeit 🔗

Modulkürzel	KOLL_MaMT2024
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 Elektrotechnik
Dozierende*r	verschiedene Dozenten*innen / diverse lecturers
Learning Outcome(s) - Darstellung von Forschungsergebnissen in einer Präsentation in vorgegebenem engen zeitlichen Rahmen - Fachliche und außerfachliche Bezüge der eigenen Arbeit darstellen und begründen - Eigene Lösungswege und gewonnene Erkenntnisse darstellen und diskutieren
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 Elektrotechnik und Informationstechnik 2024 KOLL in Master Medientechnologie 2020 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

LCSS - Large and Cloud-based Software-Systems 🔗

Modulkürzel	LCSS_MaMT2024
Modulbezeichnung	Large and Cloud-based Software-Systems
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr. René Wörzberger/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. René Wörzberger/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Students are capable of designing architectures for complex and mission critical enterprise software systems, implementing these systems and operate them in the Cloud by knowing and trading conflicting interests and concerns of stakeholders, knowing quality attributes and their trade-offs, specifying architecturally significant requirements in quality attribute scenarios, analysing design decisions with respect to their effects on quality attributes and stake-holder interests and concerns, presenting and documenting architectures by means of suitable views, notations and tools, applying methods (like RESTful API design) and tools in order to implement design deci-sions, using cloud resources like virtual machines, containers and storages in order to operate a system in the cloud, in order to be able to produce long-term usable software systems in subsequent lectures and pro-jects and to be able to act as an IT architect, e.g. in an IT department of a larger enterprise.
Modulinhalte Vorlesung / Übungen Formal fundierter Umgang mit Qualitätsanforderungen an Verfügbarkeit, Performance, Kapazität und Kosteneffizienz Vor- und Nachteile grundlegender Systemarchitekturstile, beispielsweise Microservice-Architekturen Skalierung von Systemen und einzelnen Tiers, auch in Hinblick auf mögliche Deployment-Strategien wie Canary- oder AB-Deployment, sowie damit verbundene Load-Balancing-Strategien (z. B. Consisten Hashing) Fortgeschrittene Einsatzmöglichkeiten von Virtualisierung, insbesondere Container-Virtualisierung und -Orchestrierung, beispielsweise mit Docker und Kubernetes Auswahl geeigneter Kommunikationsmuster und -protokolle, insbesondere HTTP und Derivate wie Websockets, Server-sent Events und, gRPC Auswahl zweckdienlicher API-Technologien und -Designphilosophien wie REST und GraphQL Verwendung grundlegender Sicherheitsprotokolle wie TLS, OAuth2, JWT und OpenID Connect Asynchrone, ereignisgetriebene Kommunikation über Messaging- und Streaming-Plattformen wie Apache Kafka Auswahl geeigneter Datenbankmodelle (relational, Key-value-, Graph-, Dokumenten-orientiert), notwendiger Konsistenz-Level, sowie Sharding am Beispiel von PostgreSQL, Neo4J, Apache Cassandra und Redis Strategien für das Caching von Daten, insbesondere von HTTP-Responses (Web Caching). Projekt Formulierung und Präsentation einer selbstgewählten Forschungsfrage aus dem Themenfeld der Lehrveranstaltung Entwurf von Forschungsprototypen, Test-Szenarien, Messverfahren etc. zur Beantwortung der Forschungsfrage inkl. Dokumentation und paarweisem, konstruktiven Review und Aussprache vor Ort zwischen teilnehmenden Teams Abschließende Präsentation der Forschungsergebnisse Dokumentation der Forschungsergebnisse in einem Report gemäß IEEE-Vorlage
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung / Übungen Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [60%] und abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung [40%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	- fortgeschrittene Programmierkenntnisse - grundlegende Kenntnisse in Web-Technologien - grundlegende Kenntnisse in Datenbanken - grundlegende Kenntnisse in Software-Architekturen - grundlegende Kenntnisse in der Unified Modeling Language (UML)
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 4 Termine
Empfohlene Literatur	Lecture Notes Large and Cloud-based Software Systems H. Adkins et al.: Building Secure and Reliable Systems, O'Reilly Media, 2020 I. Gregorik: High Performance Browser Networking, O'Reilly Media, 2013 M. Kleppmann: Designing Data-Intensive Applications, O'Reilly Media, 2017
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	LCSS in Master Informatik und Systems-Engineering 2024 LCSS in Master Technische Informatik 2020 LCSS in Master Communication Systems and Networks 2024
Intro-Video
Perma-Links zur Organisation	Ilu-Kurs
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:53
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

MAA - Masterarbeit 🔗

Modulkürzel	MAA_MaMT2024
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 Elektrotechnik
Dozierende*r	verschiedene Dozenten*innen / diverse lecturers
Learning Outcome(s) Das Modul vermittelt folgende Kenntnisse und Fertigkeiten: - Komplexe Aufgabenstellungen beurteilen - Selbständiges Verfassen eines längeren wissenschaftlichen Textes - Gute Praxis des wissenschaftlichen Arbeitens anwenden - Darstellung von Forschungsergebnissen in Form eines wissenschaftlichen Artikels nach den Vorgaben gängiger Fachzeitschriften bzw. Konferenzen - Selbstständiges und systematisches Bearbeiten einer komplexen ingenieurwissenschaftlichen Aufgabenstellung unter Verwendung wissenschaftlicher Methoden - Lösungsstrategien entwickeln und umsetzen - Wissenschaftliche Literatur recherchieren und auswerten - Eigene Arbeit bewerten und einordnen Individuelle Vereinbarung des Studierenden mit einem Dozenten der MT bzw. F07 über eine qualifizierte Ingenieurtätigkeit mit einer studiengangsbezogenen Aufgabenstellung mit wissenschaftlichem Anspruch. Die Masterarbeit kann auch extern in einer Forschungsorganisation, einem Wirtschaftsunternehmen o.ä. durchgeführt werden. Die Betreuung erfolgt durch den Dozenten. Die Masterarbeit addressiert die Entwicklung komplexer Medientechnologien unter interdisziplinären Bedingungen (HF1) und das wissenschaftliche Arbeiten um wissenschaftliche Erkenntnisse zu erweitern (HF2).
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 Elektrotechnik und Informationstechnik 2024 MAA in Master Medientechnologie 2020 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

MCI - Mensch-Computer-Interaktion 🔗

Modulkürzel	MCI_MaMT2024
Modulbezeichnung	Mensch-Computer-Interaktion
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. Jonas Schild/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr. Jonas Schild/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) WAS: Das Modul vermittelt folgende Kenntnisse und Fertigkeiten: - Grundlagen der Mensch-Computer-Interaktion: Definitionen, Normen, Modelle, Prinzipien - Interaktive Systeme aus Hard- und Software konzipieren, implementieren und analysieren - User Experience verstehen und Prinzipien des UX Engineerings anwenden - Wiss. Fragestellungen vor einem Forschungshintergrund der HCI entwickeln - Geeignete Nutzerstudien nach wiss. und ethischen Kriterien konzipieren, planen und durchführen - statistische und deskriptive Daten wissenschaftlich analysieren, veranschaulichen und diskutieren - in heterogenen Teams zusammenarbeiten, sich koordinieren und präsentieren WOMIT: Die Kompetenzen werden zunächst über eine Vorlesung durch die Dozenten vermittelt und danach im Praktikum anhand konkreter Aufgabenstellung von den Studierenden vertieft. Im seminaristischen Teil der Lehrveranstaltung recherieren die Studierenden zu vorgegebenen Themen anhand von Fachartikeln und weiteren Informationsquellen über neue Konzepte der Mensch-Computer Interaktion und stelle diese dar in einer Präsentation dar. WOZU: Die Studierenden erlernen das eigenständige Durchführen von Forschungsprozesse auf dem Gebiet der Mensch-Computer-Interaktion, um im interdisziplinären Team auf Grundlage von selbst entwickelten komplexen, interaktiven Systemen (HF1) aktuelle Fragestellungen aus dem Bereich der Mensch-Computer-Interaktion wissenschaftlich untersuchen (HF2) und dabei die Effektivität und Wirkung von interaktiven Systemen auf Nutzende testen und einschätzen zu können (HF4).
Modulinhalte Vorlesung Modelle und Gestaltungsprinzipien interaktiver Systeme Relevante Definitionen, Normen und Richtlinien, Kogitive Aspekte Heuristiken, Best Practices und Style Guides Steuerungsmöglichkeiten: Dedizierte Ein-/Ausgabegeräte und Steuerungsmethoden Interaktion in Computerspielen, Structure of Games, Game Input, Game Feel: Metrics, Input, Response, Experiences User Experience Engineering: Fun, Flow, Immersion, Presence, Decision Engineering, Information Balancing Prinzipien spezieller interaktiver Systeme wie Mobile, Context Aware Computing, 3D Interaction Experimentelle Forschung: Wiss Fragestellung, Hypothesen, technikethische Kriterien Evaluations-Methoden (Self-reporting tools, Physiopsychologische Verfahren, Nutzungsmetriken) Experiment Design: Between Group, Within Group, Ablauf, Vorbereitung, Datenschutz Statistische Analyse: Skalenniveaus, Deskriptive Statistik, T-Tests, ANOVA, Regression, Korrelation Umfragen: Stichproben und Stichprobenauswahl, Fehlerquellen, Fragebögen, Evaluation von Umfragen Praktikum Methoden und Begriffe der MCI-Forschung anwenden Interaktive Prototyen konzipieren und implementieren Mit Interaktionsmethoden und forschungsnahen Ein-/Ausgabesystemen experimentieren Nutzerstudien konzipieren, durchführen und analysieren Quantiative und/oder Qualitative Methoden der User Experience Analyse anwenden Ergebnisse präsentieren, diskutieren und reflektieren In Teams zusammenarbeiten und koordinieren Forschungsberichte verfassen Seminar Wiss. Literatur lesen, wiedergeben und verdeutlichen Wiss. Methoden der Mensch-Maschine-Interaktion am aktuellen Forschungsstand aufbereiten Wiss. Recherche- und Zitationsarbeit Präsentieren von aktuellen Forschungsarbeiten
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Praktikum Seminar
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Programmierkenntnisse Computergrafik
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 2 Termine Seminar erfordert Anwesenheit im Umfang von: Vorträge und Schlusspräsentation
Empfohlene Literatur	A. M. Heinecke: Mensch-Computer-Interaktion, Basiswissen für Entwickler und Gestalter, 2. Auflage, Springer, 2011 B. Shneiderman, C. Plaisant: Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction, Addison Wesley, 2009 S. Swink: Game Feel: A Game Designer's Guide to Virtual Sensation, Morgan Kaufmann Game Design Books, 2008 T. Sylvester: Designing Games: A Guide to Engineering Experiences, O'Reilly, 2013 J. Lazar, J.H. Feng, H. Hochheiser, Research Methods in Human-Computer-Interaction, Wiley, 2012
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	MCI in Master Medientechnologie 2020 MCI in Master Technische Informatik 2020 MCI in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

MP - Masterprojekt 🔗

Modulkürzel	MP_MaMT2024
Modulbezeichnung	Masterprojekt
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	15
Sprache	deutsch und englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	2
Häufigkeit des Angebots	jedes Semester
Modul-Verantwortliche*r	Studiengangsleiter(in) Master Elektrotechnik
Dozierende*r	verschiedene Dozenten*innen / diverse lecturers
Learning Outcome(s) Ablauf eines Projektes strukturieren Technische Informationen zu Projektgegenstand beschaffen Technische Aufgabe in sinnvolle Teilaufgaben zerlegen Spezifikation des Projektgegenstandes erstellen Software strukturiert erstellen (spezifizieren, erstellen, testen, dokumentieren) Gesamtsystem erstellen Benötigte technische Informationen identifizieren Technische Entscheidungen nach dem Stand der Technik und Wissenschaft treffen Komplexe Aufgaben arbeitsteilig bearbeiten Projektfortschritt kontrollieren, notwendige Korrekturmaßnahmen identifizieren und umsetzen Projektergebniss einem größeren Publikum präsentieren
Modulinhalte Forschungsprojekt
Lehr- und Lernmethoden	Forschungsprojekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%]
Workload	450 Stunden
Präsenzzeit	12 Stunden ≙ 1 SWS
Selbststudium	438 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	keine
Zwingende Voraussetzungen	Forschungsprojekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 3 Termine
Empfohlene Literatur
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

PAP - Parallele Programmierung 🔗

Modulkürzel	PAP_MaMT2024
Modulbezeichnung	Parallele Programmierung
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.-Ing. Arnulph Fuhrmann/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr.-Ing. Arnulph Fuhrmann/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) Medientechnische und interaktive Systeme beinhalten rechenintensive Berechnungen. Um Anforderungen an die Verarbeitung in Echtzeit erfüllen zu können, sind daher Kompetenzen und Wissen über die Grundlagen für die Analyse (HF1, HF2), den Entwurf (HF1, HF2), die Implementierung (HF1, HF2) und die Bewertung (HF1, HF2) paralleler Computerprogramme erforderlich. Folgende Kenntnisse und Kompetenzen werden im Detail vermittelt: - Grundlegende Konzepte, Modelle und Technologien der parallel Verarbeitung benennen, strukturieren, einordnen und abgrenzen - Aufgabenstellungen in Bezug auf die Programmierung paralleler Programme analysieren und strukturieren, einschlägige parallele Hardwarearchitektur zuordnen und auf Paralleldesign übertragen - Parallele Programme unter Einsatz geeigneter Tools analysieren und Ergebnisse nachvollziehbar darstellen - Leistungsfähigkeit paralleler Programme abschätzen und analysieren - Information aus englischen Originalquellen und Standards ableiten Kenntnisse und Basisfertigkeiten werden in der Vorlesung vermittelt. Begleitend dazu werden in den Übungen Kompetenzen und Fertigkeiten ausgebaut und inhaltliche Themen vertieft.
Modulinhalte Vorlesung - Grundlegende Konzepte, Modelle und Technologien der parallel Verarbeitung (Parallelität, Nebenläufigkeit, SISD, SIMD, MISD, MIMD, loose- und eng-gekoppelte Systeme, verteilte Systeme) - Parallele Leistungsmaße (Speedup, Effizienz) - Aufbau von GPUs - Parallele Algorithmen für GPUs Praktikum - Aufgabenstellungen in Bezug auf die Programmierung paralleler Programme analysieren und strukturieren, einschlägige parallele Hardwarearchitektur zuordnen und auf Paralleldesign übertragen - Parallele Programme implementieren (Multicore-HW mit Threads und GPUs) - Parallele Programme unter Einsatz geeigneter Tools analysieren und Ergebnisse nachvollziehbar darstellen - Leistungsfähigkeit paralleler Programme abschätzen und analysieren - Information aus englischen Originalquellen und Standards ableiten
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Übungspraktikum [unbenotet] und abschließend: (elektronische) Klausur oder mündliche Prüfung oder Hausarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	34 Stunden ≙ 3 SWS
Selbststudium	116 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Zur Bearbeitung der Übungsaufgaben werden Programmierkenntnisse und der Umgang mit konsolenorientierten Programmen in Linux-basierten Betriebssystemen vorausgesetzt.
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 2 Termine
Empfohlene Literatur	P. Pacheco: An Introduction to Parallel Programming, Morgan Kaufmann, 2011 R. Oechsle: Parallele und verteilte Anwendungen in Java, Hanser, 2011 B. Goetz, J. Bloch, J. Bowbeer, D. Lea, D. Holmes, T. Peierls: Java Concurrency in Practice, Addison-Wesley Longmanm 2006 Jason Sanders: CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Addison-Wesley Longman, 2010 Andrew S. Tanenbaum, Herbert Bos: Modern Operating Systems, 4th Edition, 2015
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	PAP in Master Medientechnologie 2020 PAP in Master Technische Informatik 2020 PAP in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
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 Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	2.5.2025, 10:27:02
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

SEM - Masterhauptseminar Medientechnologie 🔗

Modulkürzel	SEM_MaMT2024
Modulbezeichnung	Masterhauptseminar Medientechnologie
Art des Moduls	Pflichtmodul
ECTS credits	10
Sprache	deutsch und englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1
Häufigkeit des Angebots	jedes Wintersemester
Modul-Verantwortliche*r	Studiengangsleiter(in) Master Elektrotechnik
Dozierende*r	verschiedene Dozenten*innen / diverse lecturers
Learning Outcome(s) - In ein anspruchvolles wissenschaftliches Thema aus dem Bereich der Medientechnologie einarbeiten - Grundlegende Techniken der Arbeitsorganisation und -dokumentation beherrschen - Angemessene Präsentationstechnik auswählen und beherrschen - Fähigkeit zur freien Rede und anschaulicher Darstellung demonstrieren - Fachliche Fragen sicher und angemessen formulieren (auch als Zuhörer) - Auf Zuhörerfragen eingehen - Angemessenes Feedback als Zuhörer geben - Anspruchsvolle Themen kurz, prägnant und eingprägsam schriftlich darstellen - Zielgruppengerechte Aufbereitung und Präsentation der eigenen Arbeitsergebnisse
Modulinhalte Forschungsprojekt
Lehr- und Lernmethoden	Forschungsprojekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Hausarbeit [unbenotet]
Workload	300 Stunden
Präsenzzeit	12 Stunden ≙ 1 SWS
Selbststudium	288 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	keine
Zwingende Voraussetzungen	Forschungsprojekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 2 Termine
Empfohlene Literatur
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

TSVP - Technologien und Systeme der Videoproduktion 🔗

Modulkürzel	TSVP_MaMT2024
Modulbezeichnung	Technologien und Systeme der Videoproduktion
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.-Ing. Ulrich Reiter/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr.-Ing. Ulrich Reiter/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) WAS: Studierende analysieren aktuelle und zukünftige Produktionstechnologien und Systeme audiovisueller Medien hinsichtlich unterschiedlicher Faktoren wie Anwendbarkeit, Potential, Kosten/Nutzen, etc. in verschiedenen exemplarischen Anwendungsszenarien. Sie lernen, Technologien aus teilweise anderen Anwendungsgebieten mit Hilfe wissenschaftlicher Methoden auf ihre Einsatzmöglichkeit in der Medienproduktion hin zu untersuchen. Die kritische Auseinandersetzung mit der technischen Literatur und die Anwendung der Regeln guten wissenschaftlichen Arbeitens befähigt sie, wissenschaftliche begründete Aussagen zu treffen. WOMIT: Dazu führen sie in kleinen Teams eine Literaturrecherche sowie evtl. Befragungen und Interviews mit Experten durch, mit Hilfe derer sie die betreffenden Technologien verstehen und eine Einordnung vornehmen können. Zum Abschluss des Projektes fertigen sie einen Bericht an und halten einen Fachvortrag. WOZU: Studierenden wird ein kritischer Umgang mit neuen Technologien ermöglicht, da sie wissenschaftlich arbeiten können. Sie können komplexe Technologien analysieren, daraus technologische Empfehlungen ableiten und somit fachliche Führungs- und Projektverantwortung übernehmen.
Modulinhalte Projekt - Beherrschung von Methoden wissenschaftlichen Arbeitens, insbesondere für die Informationsbeschaffung sowie die Dokumentation und Präsentation von Expertenwissen - Expertenwissen in spezifischen Themenbereichen der Produktionstechnologien audiovisueller Medien und ihrer Systeme, sowie aus benachbarten Disziplinen, die potentiell relevant für den Bereich Produktionstechnologien sind oder werden
Lehr- und Lernmethoden	Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit oder Hausarbeit oder mündlicher Beitrag [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	12 Stunden ≙ 1 SWS
Selbststudium	138 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	- Grundlagenwissen aus dem Bereich der Produktionstechnologien und Systeme audiovisueller Medien
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 2 Termine Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Projekt
Empfohlene Literatur	diverse aktuelle Papers zum jeweiligen Thema
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	TSVP in Master Medientechnologie 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

VAE - Virtual Acoustic Environments 🔗

Modulkürzel	VAE_MaMT2024
Modulbezeichnung	Virtual Acoustic Environments
Art des Moduls	Wahlpflichtmodul
ECTS credits	5
Sprache	englisch
Dauer des Moduls	1 Semester
Empfohlenes Studiensemester	1-2
Häufigkeit des Angebots	jedes Sommersemester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr.-Ing. Christoph Pörschmann/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr.-Ing. Christoph Pörschmann/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) What: The students learn the basic concepts , the technology and perception-related aspects of cirtual acoustic environemtns. The course will be strongly related to research aspects and projects How: The students apply their knowledge on Signal Processing, Audio, and in the field of VR on different aspects of Virtual Acoustic Environements. Actual trends in reseach and state of the art applications will integrated, tested, analyzed and evaluated. Aim: The students shall be able to work on research topics which consider topics whic are scientifically new and relevant. Apects of scalability and commercialization play a role
Modulinhalte Vorlesung Die grundlegenden Konzepte zur Erzeugung kophörerbasierter oder lautsprecherbasierter VR-Systeme werden vorgestellt. Projekt Es soll vertieftes Wissen in einem der Bereiche / Aspekte von virtuellen akustischen Umgebungen erarbeitet, angewendet und präsentiert werden Praktikum
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Projekt Praktikum
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit [100%] und begleitend: Übungspraktikum [unbenotet]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Gundlagen Akustik, Signalverarbeitung
Zwingende Voraussetzungen	Teilnahme an abschließender Prüfung nur nach erfolgreicher Teilnahme an Praktikum
Empfohlene Literatur	Rozinska, A. "Immersive Sound" Blauert, J. "Spatial Hearing" Zotter, F., Frank, M. "Ambisonics: A Practical 3D Audio Theory for Recording, Studio Production, Sound Reinforcement, and Virtual Reality"
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	VAE in Master Communication Systems and Networks 2020 VAE in Master Communication Systems and Networks 2024 VAE in Master Medientechnologie 2020 VAE in Master Technische Informatik 2020 VAE in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

VAO - Forschungsprojekt virtuelle Akustik und objektbasiertes Audio 🔗

Modulkürzel	VAO_MaMT2024
Modulbezeichnung	Forschungsprojekt virtuelle Akustik und objektbasiertes Audio
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 Semester
Modul-Verantwortliche*r	Prof. Dr.-Ing. Ulrich Reiter/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr.-Ing. Ulrich Reiter/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) WAS: Studierende lernen Technologien aus den Themengebieten Virtuelle Akustik und Objektbasierte Audioproduktion zu analysieren, zu implementieren und anzuwenden. Sie lernen, fachspezifische Aufgabenstellungen mit Hilfe wissenschaftlicher Methoden und in einem begrenzten Zeitraum zu lösen. Die kritische Auseinandersetzung mit den gefundenen Lösungen und die Anwendung der Regeln guten wissenschaftlichen Arbeitens befähigt sie, wissenschaftliche Aussagen zu treffen. WOMIT: Dazu führen sie in kleinen Teams Projekte durch, in denen sie die kennengelernten Technologien exemplarisch implementieren und/oder anwenden. Zum Abschluss des Projektes fertigen sie eine Dokumentation an und halten einen Fachvortrag. WOZU: Studierenden wird ein kritischer Umgang mit neuen Technologien ermöglicht, da sie wissenschaftlich arbeiten können. Sie können komplexe Technologien entwickeln und fachliche Führungs- und Projektverantwortung übernehmen.
Modulinhalte Projekt - Entwicklung eines tiefen Verständnisses für die Eigenschaften von objektbasierten Audiotechnologien - Kenntnis der Simulationsmethoden virtueller Akustik - sicherer Umgang mit objektbasierten Audiotechnologien und Methoden der Virtuellen Akustik - Beherrschung von Methoden wissenschaftlichen Arbeitens, insbesondere für die Informationsbeschaffung sowie die Dokumentation und Präsentation von Projektergebnissen
Lehr- und Lernmethoden	Projekt
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Projektarbeit oder Hausarbeit oder mündliche Prüfung [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	12 Stunden ≙ 1 SWS
Selbststudium	138 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	- Kenntnisse in den Bereichen Akustik / Raumakustik sowie Tonstudiotechnik / digitale Audiotechnik - Grundkenntnisse Audiosignalverarbeitung und Algorithmen
Zwingende Voraussetzungen	Projekt erfordert Anwesenheit im Umfang von: 80 % der Termine und Präsentation
Empfohlene Literatur	diverse aktuelle Papers zum Thema
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	VAO in Master Medientechnologie 2020
Besonderheiten und Hinweise
Letzte Aktualisierung	16.3.2025, 17:36:54
Web-Modulhandbuch-Editor-Links	Modul Lehrveranstaltung

VER - Virtuelle und erweiterte Realität 🔗

Modulkürzel	VER_MaMT2024
Modulbezeichnung	Virtuelle und erweiterte Realität
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.-Ing. Arnulph Fuhrmann/Professor Fakultät IME
Dozierende*r	Prof. Dr.-Ing. Arnulph Fuhrmann/Professor Fakultät IME Prof. Dr. Stefan Grünvogel/Professor Fakultät IME
Learning Outcome(s) WAS: Das Modul vermittelt folgende Kenntnisse und Fertigkeiten: - Virtual- und Augmented-Reality-Anwendungen konzipieren, aufbauen und bewerten - Interaktions und Navigationsverfahren erstellen - Basistechnologien der virtuellen und erweiterten Reality weiterentwickeln - Werkzeuge und Methoden zur Entwirklickung von VR/AR-Anwendungen verwenden - Algorithmische und mathematische Grundlagen von VR/AR anwenden WOMIT: Die Kompetenzen werden zunächst über eine Vorlesung durch die Dozenten vermittelt und danach im Praktikum anhand konkreter Aufgabenstellung von den Studierenden vertieft. Im seminaristischen Teil der Lehrveranstaltung recherieren die Studierenden zu vorgegebenen Themen anhand von Fachartikeln und weiteren Informationsquellen über neue Konzepte der virtuellen und erweiterten Realität und stelle diese dar in einer Präsentation dar. WOZU: Die sichere Anwendung der Grundlagen der virtuellen und erweiterten Realität ist Voraussetzung für die Entwicklug komplexer interaktiver medientechnischer Systeme (HF1). Weiterhin erlaubt das Grundlagenwissen die Bewertung bestehender Systeme und das wissenschaftliche Arbeiten in diesem Gebiet (HF2).
Modulinhalte Vorlesung Datenstrukturen und Algorithmen für VR/AR-Anwendungen Räumliche Datenstrukturen Interaktion in VR/AR Ein- und Ausgabegeräte Stereoskopisches Rendering Tracking Echtzeitrendering für VR/AR-Anwendungen Animation von Charakteren Animation von deformierbaren Objekten Kollisionserkennung und -behandlung Praktikum - Virtuelle Umgebungen und Augmented Reality-Anwendungen konzipieren, aufbauen und bewerten - Interaktions und Navigationsverfahren erstellen - Basistechnologien der virtuellen und erweiterten Reality weiterentwickeln - Werkzeuge und Methoden zur Realisierung von VR/AR-Anwendungen verwenden - Algorithmische und mathematische Grundlagen von VR/AR anwenden - textuelle Aufgabenstellungen erfassen und verstehen - Testen und debuggen der eigenen Anwendung Seminar Algorithmische und mathematische Grundlagen anwenden Interaktions- und Navigationsverfahren prüfen Selbstständig wissenschaftliche Literatur beschaffen und zusammenfassen Neue Konzepte der virtuellen und erweiterten Realität darstellen und diskutieren
Lehr- und Lernmethoden	Vorlesung Praktikum Seminar
Prüfungsformen mit Gewichtung	begleitend: Übungspraktikum [unbenotet] und abschließend: mündliche Prüfung oder Hausarbeit oder Projektarbeit [100%]
Workload	150 Stunden
Präsenzzeit	45 Stunden ≙ 4 SWS
Selbststudium	105 Stunden
Empfohlene Voraussetzungen	Computergrafik Computeranimation
Zwingende Voraussetzungen	Praktikum erfordert Anwesenheit im Umfang von: 2 Termine
Empfohlene Literatur	R. Dörner et al., Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität, Springer Vieweg, 2019 Schmalstieg und Höllerer, Augmented Reality – Principles and Practice, Addison Wesley, 2016 T. Akenine-Möller, et al., Real-Time Rendering Fourth Edition, Taylor & Francis Ltd., 2018 J. Jerald, The VR Book: Human-Centered Design for Virtual Reality, Acm Books, 2015
Verwendung des Moduls in weiteren Studiengängen	VER in Master Medientechnologie 2020 VER in Master Technische Informatik 2020 VER in Master Informatik und Systems-Engineering 2024
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.

WMM - Allgemeiner Wahlmodulbereich 🔗

Aus diesem Wahlbereich müssen Module im Umfang von mindestens 30 ECTS-Kreditpunkten belegt werden.

Dieser Wahlbereich umfasst insbesondere alle Module aus folgenden anderen Bereichen:

Studienschwerpunkt BIL - Bildtechnologie
Studienschwerpunkt IMA - Interaktive Medienanwendungen
Studienschwerpunkt TSA - Technologien und Systeme audiovisueller Medien

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS	enthalten in Studienschwerpunkt
ATM	Ausgewählte Themen der Medientechnologie	5
AVT	Audio- und Videotechnologien	5		TSA
AVV	Algorithmen der Videosignalverarbeitung	5			BIL
DBT	Digitale Bildtechnik	5			BIL
DLO	Deep Learning und Objekterkennung	5			BIL
ESD	Embedded Systems Design	5
ESY	Eingebettete Systeme in der Medientechnologie	5			BIL
FTV	Forschungsprojekt virtuelle und erweiterte Realität	5	IMA
IBD	InnoBioDiv	5
ITF	IT-Forensik in Master Communication Systems and Networks 2024	5
LCSS	Large and Cloud-based Software-Systems	5
MCI	Mensch-Computer-Interaktion	5	IMA
PAP	Parallele Programmierung	5	IMA
RFSD	RF System Design	5
TSVP	Technologien und Systeme der Videoproduktion	5		TSA
VAE	Virtual Acoustic Environments	5		TSA
VAO	Forschungsprojekt virtuelle Akustik und objektbasiertes Audio	5		TSA
VER	Virtuelle und erweiterte Realität	5	IMA

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.
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.

BIL - Bildtechnologie 🔗

Anhand industrienaher Fallbeispiele werden in einem projektbezogenen Lehrkonzept Methoden und Techniken entwickelt, die intelligente Bild- und Videoanwendungen inkl. Hard- und Software von der Bildsensorik bis hin zu Objekterkennung und -verfolgung umsetzen. Insbesondere werden optische und elektronische Kameraeigenschaften modelliert, und diese Modelle zur Erzeugung von Trainingsdaten zu Deep Learning von neuronalen Faltungsnetzen genutzt. Zu den Highlights des Schwerpunkts Bildtechnik gehören: - Systemdesign kameratechnischer Systeme mit Controller- oder FPGA-basierter Steuerung der Bildsensorik und schneller Verarbeitung der Bildsignale - Verfahren zur Bildverbesserung (Farboptimierung, Image Enhancement) und Computational Photography (Mehrfachbildaufnahmetechniken wie HDR-Imaging oder Image Stacking) - Verfahren zur Bild- und Videokompression inkl. Bewegungsprediktion - Lokal adaptive Filterfunktionen (Rauschunterdrückung, Verschärfung) und Objekterkennung (Gesichter, Himmel, Vegetation …) mit neuronalen Faltungsnetzen (CNN)

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS
DLO	Deep Learning und Objekterkennung	5
DBT	Digitale Bildtechnik	5
ESY	Eingebettete Systeme in der Medientechnologie	5
AVV	Algorithmen der Videosignalverarbeitung	5

IMA - Interaktive Medienanwendungen 🔗

In diesem Profil beschäftigen wir uns mit der Entwicklung von Algorithmen und Datenstrukturen zur Erzeugung von interaktiven Medienanwendungen, insbesondere im Bereich Virtual und Augmented Reality. Wir untersuchen aktuelle Themen zum Thema Mensch-Computer-Interaktion und führen eigenständige Forschungsprojekte durch.

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS
MCI	Mensch-Computer-Interaktion	5
VER	Virtuelle und erweiterte Realität	5
FTV	Forschungsprojekt virtuelle und erweiterte Realität	5
PAP	Parallele Programmierung	5

TSA - Technologien und Systeme audiovisueller Medien 🔗

In diesem Profil werden aktuelle Technologien und Systeme audiovisueller Medien im Rahmen eines projektbezogenen Lehrkonzeptes exemplarisch untersucht, angewandt und weiterentwickelt. Im Fokus stehen dabei insbesondere: - Verfahren der Virtuellen Akustik, die interaktiv einen realitätsgetreuen räumlichen Klangeindruck vermitteln können, sowie zugehörige objektbasierte Audiokonzepte und Simulationsmethoden - komplexe Technologien und Systeme der Video-/Medien-Produktion, ihr Zusammenspiel sowie die daraus resultierenden Anforderungen und Workflows - Verfahren und Technologien zur Distribution von Mediendaten (Video- und Audiokompression, Übertragung, Multiplexing ...)

Module der Fakultät:

Modulkürzel	Modulbezeichnung	ECTS
AVT	Audio- und Videotechnologien	5
TSVP	Technologien und Systeme der Videoproduktion	5
VAO	Forschungsprojekt virtuelle Akustik und objektbasiertes Audio	5
VAE	Virtual Acoustic Environments	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
AMA	Angewandte Mathematik	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤		⬤				⬤
ATM	Ausgewählte Themen der Medientechnologie	⬤			⬤		⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤
AVT	Audio- und Videotechnologien	⬤	⬤			⬤	⬤	⬤						⬤
AVV	Algorithmen der Videosignalverarbeitung	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤									⬤
DBT	Digitale Bildtechnik	⬤	⬤		⬤		⬤	⬤		⬤		⬤		⬤				⬤
DLO	Deep Learning und Objekterkennung	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤			⬤		⬤
ESD	Embedded Systems Design	⬤				⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤				⬤		⬤	⬤	⬤
ESY	Eingebettete Systeme in der Medientechnologie	⬤			⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤				⬤
FTV	Forschungsprojekt virtuelle und erweiterte Realität		⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤				⬤
IBD	InnoBioDiv					⬤	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤						⬤	⬤	⬤	⬤	⬤
KOLL	Kolloquium zur Masterarbeit		⬤								⬤
LCSS	Large and Cloud-based Software-Systems	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤			⬤	⬤		⬤		⬤
MAA	Masterarbeit	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤			⬤				⬤
MCI	Mensch-Computer-Interaktion	⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤	⬤				⬤	⬤		⬤	⬤	⬤	⬤		⬤
MP	Masterprojekt	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤	⬤			⬤	⬤	⬤	⬤		⬤	⬤		⬤		⬤
PAP	Parallele Programmierung	⬤	⬤			⬤	⬤	⬤				⬤		⬤
RFSD	RF System Design		⬤		⬤	⬤	⬤	⬤			⬤			⬤				⬤		⬤	⬤
SEM	Masterhauptseminar Medientechnologie		⬤				⬤	⬤			⬤									⬤
TSVP	Technologien und Systeme der Videoproduktion		⬤					⬤	⬤	⬤
VAE	Virtual Acoustic Environments		⬤		⬤	⬤		⬤												⬤		⬤
VAO	Forschungsprojekt virtuelle Akustik und objektbasiertes Audio		⬤		⬤		⬤			⬤				⬤				⬤
VER	Virtuelle und erweiterte Realität	⬤	⬤			⬤	⬤	⬤				⬤		⬤

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
4.1	2024-11-29-12-00-00	Version zur Abstimmung im Fakultätsrat	Link
4.0	2024-11-29-12-00-00	Begutachtete Version für Reakkreditierung 2024 Neues Layout für sämtliche Modulhandbücher	Link