Aufbau Master Autonomous Systems

Das Studienjahr ist in zwei Semester unterteilt. Das Programm umfasst vier Semester (zwei Jahre), in denen insgesamt 120 ECTS (European Credit Transfer System) Punkte erhalten werden. Das Studienprogramm zeichnet sich vor allem durch individuelle Betreuung aus. Studenten werden bei selbständiger wissenschaftlicher Arbeit und interdisziplinärer Zusammenarbeit in Forschung und Entwicklungs Projekten betreut.

Das erste Semester besteht aus verschiedenen Lehrveranstaltungen und einem Seminar und macht Studenten mit verschiedenen Themen der Robotik vertraut. Um sie auf den Stand der Technik zu bringen, können Studenten in verschiedenen selbst ausgewählten Spezialgebieten ihr Wissen vertiefen.

Das zweite und dritte Semester enthalten sowohl Studien- und Projektarbeiten als auch Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Rahmen von jeweils 15 ECTS-Punkten pro Semester. Diese Projekte umfassen eine schriftliche Ausarbeitung und eine Abschlusspräsentation. Weitere 15 ECTS-Punkte erhalten die Studenten durch Prüfungen über die Vorlesungsinhalte.

Prüfungen und Leistungsnachweise erfolgen während des Studiums. Prüfungen können nach Wunsch in deutscher oder englischer Sprache durchgeführt werden. Es ist wichtig, dass außer den generellen Feiertagen keine "Semesterferien" eingeplant sind. Zwischen dem Sommer- und Wintersemester gibt es jeweils eine vorlesungsfreie Zeit, in der die Studenten in Vollzeit an ihrem jeweiligen F&E-Projekt arbeiten. Ein hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative, Selbstdisziplin und die Fähigkeit, auch unter Druck zu arbeiten, wird von den Bewerbern erwartet.

Vorlesungen und Seminare

Grundlagen

  • Control and Systems Theory
  • Hardware/Software Co-design of Embedded Systems
  • Agile Software Team Techniques
  • Architectures for Autonomous Robots and Distributed, Embedded Systems
  • Mobile Robots/Robot Navigation
  • Learning and Adaptivity
  • Probabilistic Reasoning

Seminare

  • Introduction to Scientific Work
  • Guidance to Scientific Writing
  • Master Seminar

Auszüge der Wahlfächer

  • Robot Manipulation
  • Advanced Machine Learning
  • Adaptive Filtering
  • Neural Networks
  • Planning and Scheduling
  • Computer Vision

Vorbereitungskurse

Vorbereitungskurse im Rahmen von bis zu 30 ECTS Punkten werden vor dem offiziellen Studienbeginn abgehalten. Diese Kurse dienen dazu, den Studenten den nötigen Wissensstand zu vermitteln, um erfolgeich mit dem Master Studiengang zu beginnen.

Studieren im Ausland

Auslandssemester sind möglich und erwünscht.