Studienplan

gegliedert nach Semestern und Modulen, Angabe von ECTS-Punkten pro Semester

Module

Mechatronik

	1.	2.	3.
Regelungstechnik II	7
Regelungstechnik II Die Absolventinnen • sind in der Lage mathematische Zustandsraummodelle mechatronischer Systeme zu erstellen. • können das dynamische Verhalten und die Stabilität linearer zeitinvarianter Systeme im Zustandsraum analysieren. • können zeitdiskrete Zustandsraummodelle inklusive Berücksichtigung der Abtasteffekte berechnen. • können lineare Zustandsregler entwerfen und implementieren. Regelungstechnik II Semester:* 1 Typ: Pflicht, Vorlesung ECTS: 4 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung Modellbildung mechatronischer Systeme, Linearisierung um eine Ruhelage, Festwertregelung, Dynamisches Verhalten linearer zeitinvarianter Zustandsraummodelle, Abtastsysteme im Zustandsraum, Stabilität, Erreichbarkeit und Zustandsregler, Beobachtbarkeit und Zustandsbeobachter Regelungstechnik II Semester: 1 Typ: Pflicht, Laborübung ECTS: 3 Prüfungsart: Immanente Beurteilung Vertiefung Matlab/Simulink, Modellbildung für Beispielmodelle, Erstellen von Simulationsmodellen, Identifikation von Modellparametern, Analyse des Modellverhaltens: Analytisch und mittels Simulationsstudien. Entwerfen und testen von Reglern und Beobachtern für die Modelle.
Mechatronic Systems Engineering I		2	5
Mechatronic Systems Engineering I Die Absolventinnen • kennen Grundlagen, Ziele und Vorgehensweise des Systems-Engineering im Allgemeinen • kennen verschiede Modellierungstechniken bzw. Beschreibungs-sprachen und können diese gezielt in der Systementwicklung zur Dokumentation von ausgewählten Systemaspekten einsetzten • kennen unterschiedliche Simulationstechniken und können diese gezielt in der Systementwicklung für die Verifikation von ausgewählten Systemeigenschaften einsetzten • kennen gängige Konzepte für die Verwaltung der Daten, die wäh-rend der Produkt- bzw. Systementwicklung in größeren Teams entstehen können, und können diese anwenden • können für gegebene Aufgabenstellungen (Fertigungs-, Montageautomation) Konzepte erstellen Mechatronic Systems Engineering I Semester:* 2 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Grundlagen Systems Engineering • Anforderungsgerechte Konzepterstellung für vorgegebene Randbedingungen (Einzel-, Serien-, Massenproduktion / Fertigung und Montage) • Erstellung von Blockschaltbildern (Aktoren, Sensoren) • Integration von qualitätsrelevanten Themen (Mess- und Prüftechnik, Auswertung von Qualitätskennzahlen, statistische Fehler und Konsequenzen) • Bewertung des Einflusses von Funktionalitäten auf Zeit, Qualität, Kosten • Anwendungen im Fertigungs- und Montagebereich Mechatronic Systems Engineering II Semester: 3 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Function-Behavior-Structure (FBS) • Quality Function Deployment (QFD) • Design Structure Matrix (DSM) - Zeitlogiken und Zustandsautomaten • Architekturbeschreibungssprache (ADL) • Systemmodellierungssprache (SysML) • Automatisierungsbeschreibungssprache (AutomationML) • Computergestützte Entwicklung (CAE) • Modellbasierte Systementwicklung (MBSE) • Produktdaten- und -lebenszyklusmanagement (PDM / PLM) • Verifikation mittels Simulation und Model Checking • Kontinuierliche und diskrete Simulationstechniken • Hardware-, Software- und Model-in-the-Loop Simulation •Co-Simulation mit dem Functional Mock-up Interface (FMI) •Parameteroptimierung und Design Space Exploration Sicherheitstechnik Semester: 3 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 3 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Begriffe der Sicherheitstechnik •Mögliche Gefährdungen des Menschen •Gefährdungsarten (deterministisch, zufällig) und deren Beherrschung •Technische Eigenschaften des Menschen •Überblick über Richtlinien und Normen •Gefährdungsanalyse •Risiko-Klassifizierung (Risiko-Graph, Risiko-Matrix) •Gedanken zu: Wert eines Menschen in Euro •Risiko-Reduktion, Risiko-Beherrschung •Sichere Software •Sichere Hardware •FMECA •FTA •Berechnung von SFF, DC, PFD, PFH

Informatik & Industrielle KI

	1.	2.	3.
Softwareentwicklung I		6
Softwareentwicklung I Die Absolventinnen können wichtige Entscheidungen für Architekturen von Softwareapplikationen treffen (zb. Auswahl der richtigen Datenstrukturen und Algorithmen für gegebene Probleme). Sie beherrschen die Implementierung von Softwareapplikationen, die auf Graphen und dynamischen Datenstrukturen operieren. Die Absolventinnen können nichtrelationale Datenbanktechnologien hinsichtlich industrieller Einsatzfähigkeit und notwendiger Datenstrukturen einschätzen und ausgewählte Datenbanken mit einer objektorientierten Programmiersprache befüllen bzw. Auswertungen erstellen. Algorithmen und Datenstrukturen Semester: 2 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 3 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Algorithmen und ihre Analyse • Datenstrukturen, Abstrakte Datentypen • Grundlegende Datentypen (Stack, Hashtabellen, Queue, Listen, Bäume, Graphen) • Spezifikation von Datentypen, insbesondere Schnittstellen von Klassen • Such- und Sortierverfahren • Graphen und Graph-Algorithmen (Kürzeste Wege, Min. Spanning Tree) • Entwurf von Algorithmen und Auswahl geeigneter Datentypen zur Lösung konkreter Aufgaben • Vertiefung Programmieren (Interfaces, Generics, Threads) Datenbanken Semester: 2 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 3 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Vertiefung Entity Relationshipmodell • Objektrelationales Mapping • Grundkonzepte verteilter Datenbanken • Replikations- und Backupstrategien • Fragmentierung / Sharding • Transaktionen / 2 Phase Commit • JSON / BSON Datenformate • ACID, CAP und BASE Theorem • NoSQL Datenbanken
Industrielle KI I	4
Industrielle KI I Die Absolventinnen kennen die gängigen Verfahren des maschinellen Lernens und können einfache Problemstellungen mit Hilfe entsprechen-der Software (MATLAB, Python und entsprechende Tools) lösen und die Funktionalität evaluieren. Sie verfügen über grundlegendes Wissen um in Folge eigenständig Lösungen für typische industrielle Problemstellungen zu erarbeiten. KI I - Industrielle Methoden und Anwendungen Semester:* 1 Typ: Pflicht, Vorlesung ECTS: 2 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Einführung in die Grundlagen des Maschinellen Lernens und Anwendungen in der Mess- und Automatisierungstechnik •Begriffe und algorithmische Konzepte (Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion) •Anwendungsbeispiele und aktuelle Trends / Entwicklungen (Predictive Maintenance) •Praktische Übungen in MATLAB und Python KI I - Industrielle Methoden und Anwendungen Semester: 1 Typ: Pflicht, Laborübung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Einführung in die Grundlagen des Maschinellen Lernens und Anwendungen in der Mess- und Automatisierungstechnik •Begriffe und algorithmische Konzepte (Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion) •Anwendungsbeispiele und aktuelle Trends / Entwicklungen (Predictive Maintenance) •Praktische Übungen in MATLAB und Python
Industrielle KI II		3
Industrielle KI II Die Absolventinnen wissen wie man eine softwarebasierte Analyse zeitdiskreter Signale (MATLAB, Python) durchführt und können theoretische/mathematische Konzepte aus dem Bereich der Signalanalyse anwenden. Sie kennen grundlegende Methoden und Algorithmen und sind somit in der Lage eigenständige Analysen von Signalen (z.B. von komplexen Zeitreihen bzw. Messsignalen, Condition Monitoring) durchzuführen und relevante Signaleigenschaften zu bestimmen. Dies beinhaltet auch die Anwendung von Verfahren des maschinellen Lernens etwa zur Signalklassifikation oder Zeitreihenvorhersage bzw, Anomalie-Erkennung. KI II - Signalverarbeitung Semester:* 2 Typ: Pflicht, Vorlesung ECTS: 2 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung Signalcharakterisierung (signal features): olineare und nicht-lineare Zeit-Frequenz-Analysen oFourier- / Wavelet- / Mode-Decompositions,… oFaltung, Korrelationsfunktion Machine Learning Methoden: oKlassifikation (Clustering) von Signalen oAnomalieerkennung oTime Series Prediction oSignal-Verbesserung: denoising, autoencoder, Dimensionsre-duktion, … •Praktische Übungen in MATLAB und Python KI II - Signalverarbeitung Semester: 2 Typ: Pflicht, Laborübung ECTS: 1 Prüfungsart: Immanente Beurteilung Signalcharakterisierung (signal features): olineare und nicht-lineare Zeit-Frequenz-Analysen oFourier- / Wavelet- / Mode-Decompositions,… oFaltung, Korrelationsfunktion Machine Learning Methoden: oKlassifikation (Clustering) von Signalen oAnomalieerkennung oTime Series Prediction oSignal-Verbesserung: denoising, autoencoder, Dimensionsre-duktion, … •Praktische Übungen in MATLAB und Python
Industrielle KI III			4
Industrielle KI III Absolventinnen besitzen Kenntnis über ausgewählte Techniken und Methoden des Image Processings und der Computer Vision (insbesondere Deep Learning, CNN, etc.) im industriellen Umfeld und können diese selbständig anwenden. Sie haben Kenntnis über den Stand der Technik sowie der aktuellen Trends und erhalten einen Ausblick in aktuelle wis-senschaftliche Forschungsgebiete. KI III - Machine Vision Semester:* 3 Typ: Pflicht, Vorlesung ECTS: 2 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung Kamera-Kalibrierung, Homographie, Bild-Features, Hough-Transformation, Binärbildverarbeitung, Optical Flow, Deep Learning (Bild-klassifikation, Objekterkennung, Segmentierung); KI III - Machine Vision Semester: 3 Typ: Pflicht, Laborübung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung Umgang mit Software in Matlab und Python (OpenCV); eigenständige Lösung von Bildverarbeitungs-Problemstellungen etwa aus den Bereichen Robot Vision, Objekterkennung, Bildklassifikation, Anomalie-Erkennung, 3D pose etc. insbesondere mit modernen Methoden des Deep Learnings.

Mathematik & Elektrotechnik

	1.	2.	3.	4.
Mathematik III	8
Mathematik III Absolventinnen sind in der Lage, die unten genannten mathematischen Inhalte zu verstehen und diese auf praktische Problemstellungen, insbe-sondere unter Verwendung eines Computeralgebrasystems, anzuwenden. Mathematik III Semester:* 1 Typ: Pflicht, Vorlesung ECTS: 5 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Vektoranalysis: Vektorfelder, Divergenz, Rotation •Mehrdimensionale Integralrechnung: Doppelintegrale, Dreifachintegrale, Transformationsregel (Polarkoordinaten, Kugelkoordinaten, Zylinderkoordinaten), Kurvenintegrale, Wegunabhängigkeit, konservative Vektorfelder, Oberflächenintegrale, Satz von Gauß und Stokes •Partielle Differenzialgleichungen: Analytische Lösung mit Produktansatz •Stabilitätstheorie: Stabilitätstheorie autonomer Differenzialgleichungssysteme. •Variationsrechnung: Euler-Lagrange-Differenzialgleichung •Einführung in die Numerische Mathematik: Gleitpunktarithmetik, Fehlerfortpflanzung. •Verfahren zur Nullstellenbestimmung (eindimensional): Rekursive Folgen, Newton-Verfahren und Modifikationen, Konvergenzordnung. •Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme: Normen, Konditionszahl, LR-Zerlegung, Householder-Verfahren, iterative Verfahren. •Numerische Differentiation und Integration: Differenzenformeln, Fehleranalyse, Quadraturformel, Newton-Cotes-Formeln, Gauß-Legendre-Formeln. •Numerische Lösung gewöhnlicher Differenzialgleichungen: Euler-Verfahren, Runge-Kutta-Verfahren, Adams-Bashforth-Verfahren, BDF-Verfahren. •Numerik nichtlinearer Gleichungssysteme: rekursive Folgen, Newton-Verfahren, Broyden-Verfahren Mathematik III Semester: 1 Typ: Pflicht, Übung ECTS: 3 Prüfungsart: Mündliche oder Schriftliche Prüfung •Vektoranalysis: Vektorfelder, Divergenz, Rotation •Mehrdimensionale Integralrechnung: Doppelintegrale, Dreifachintegrale, Transformationsregel (Polarkoordinaten, Kugelkoordinaten, Zylinderkoordinaten), Kurvenintegrale, Wegunabhängigkeit, konservative Vektorfelder, Oberflächenintegrale, Satz von Gauß und Stokes •Partielle Differenzialgleichungen: Analytische Lösung mit Produktansatz •Stabilitätstheorie: Stabilitätstheorie autonomer Differenzialgleichungssysteme. •Variationsrechnung: Euler-Lagrange-Differenzialgleichung •Einführung in die Numerische Mathematik: Gleitpunktarithmetik, Fehlerfortpflanzung. •Verfahren zur Nullstellenbestimmung (eindimensional): Rekursive Folgen, Newton-Verfahren und Modifikationen, Konvergenzordnung. •Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme: Normen, Konditionszahl, LR-Zerlegung, Householder-Verfahren, iterative Verfahren. •Numerische Differentiation und Integration: Differenzenformeln, Fehleranalyse, Quadraturformel, Newton-Cotes-Formeln, Gauß-Legendre-Formeln. •Numerische Lösung gewöhnlicher Differenzialgleichungen: Euler-Verfahren, Runge-Kutta-Verfahren, Adams-Bashforth-Verfahren, BDF-Verfahren. •Numerik nichtlinearer Gleichungssysteme: rekursive Folgen, Newton-Verfahren, Broyden-Verfahren
Elektrotechnik III	4
Elektrotechnik III Die Absolventinnen beherrschen Grundlagen der Elektrotechnik in Bezug auf die Behandlung elektromagnetischer Felder sowohl auf Leitungen als auch im freien Raum, können komplexe lineare und nichtlineare elektrischer Netzwerke behandeln und kennen erste Grundlagen der Signaltheorie. Elektrotechnik III Semester:* 1 Typ: Pflicht, Vorlesung ECTS: 2 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Technische Bedeutung und Anwendung von Effekten elektromagnetischer Felder und EMV •Leitungstheorie •Lineare Netzwerke mit mehreren Energiespeichern •Nichtlineare Netzwerke •Fourieransatz •Signale und Systeme Elektrotechnik III Semester: 1 Typ: Pflicht, Laborübung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Technische Bedeutung und Anwendung von Effekten elektromagnetischer Felder und EMV •Leitungstheorie •Lineare Netzwerke mit mehreren Energiespeichern •Nichtlineare Netzwerke •Fourieransatz •Signale und Systeme

Management

	1.	2.	3.	4.
Management I	3	3
Management I Betriebswirtschaftslehre: Die Absolventinnen haben Kenntnisse über den Prozess der Unternehmensgründung, einschließlich der Erstellung von Geschäftsplänen. Sie können unterschiedliche Finanzierungsmodelle verstehen und diese im Kontext einer möglichen Unternehmensgründung anzuwenden. Englisch: Die Absolventinnen können Tätigkeiten, die für das Berufsfeld relevant sind wie z.B. die Analyse von Forschungsarbeiten, Moderieren von Diskussionen, Erstellen von Präsentationen und Erklärungen von technischen/wissenschaftlichen Themen in englischer Sprache durchführen. Verhandeln und Moderation: Die Absolventinnen lernen die Grundlagen des Argumentierens und der Verhandlungsführung kennen und diese auf studiengangsspezifische Themenstellungen erfolgreich anzuwenden. Die Absolventinnen sind in der Lage die klassischen Besprechungsmoderationsmethoden und die Steuerung von Gruppenprozessen in studiengangsrelevanten Themenstellungen anzuwenden. Betriebswirtschaftslehre II Semester: 1 Typ: Pflicht, Übung ECTS: 3 Prüfungsart: Mündliche oder Schriftliche Prüfung Deckungsbeitragsrechnung Plankostenrechnung Investitionsrechnung Finanzierung Unternehmensbewertung. Englisch Semester: 2 Typ: Pflicht, Seminar ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung Academic writing Task-based exercises to build academic vocabulary and learn features of research paper writing in English. Subsequent selection and analysis of research papers for corpus studies/genre analysis in self-study, culminating in writing an executive summary based on the topic of students’ Master projects. Verhandeln und Moderation Semester: 2 Typ: Pflicht, Übung ECTS: 1 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Harvard Verhandlungskonzept • Argumentationsformen in der Verhandlungsführung • Effizienten Vorbereitung und erfolgreiche Durchführung einer Verhandlung • Kreieren von Ergebnissen, die beide Seiten zufrieden stellen (Win-Win-Situationen) • Überprüfung und Weiterentwicklung des eigenen derzeitigen Ver-handlungsstils • Grundlagen der Moderation/Besprechungsmoderation • Rolle, Haltung, Aufgaben des Moderators bzw. Besprechungsleiters • Vorbereitung, Durchführung, Nachbereitung einer Moderation/Besprechung • Methoden/Hilfsmittel einer Moderation/Besprechung • Interventionstechniken für die Steuerung von Gruppenprozessen (Ziel-Review, Frag
Management II			5	2
Management II Technisches Controlling: Die Absolventinnen haben Kenntnisse über die theoretischen Grundlagen des technischen Controllings und können Performance-Messung und KPIs verstehen und anwenden, dh im Zusammenhang mit technischen Prozessen zu identifizieren, zu messen und zu analysieren. Die Absolventinnen haben die Fähigkeit, technische Prozesse zu überwa-chen, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und Optimierungsvorschläge zu entwickeln und können technisch-wirtschaftliche Analysen und Untersuchungen durchführen und Auswirkungen von technologischen Ände-rungen und Investitionen zu bewerten. Produktionsmanagement: Die Absolventinnen haben Kenntnisse der Funktionen und Methoden der Produktionsplanung- und Steuerung. Sie kennen moderne Organisationsformen in der Fertigung sowie die Grundlagen einer schlanken Produktion. Sie bekommen einen Überblick über die einzelnen Stufen der IT-Unterstützung in der Produktion Englisch: Die Absovlentinnen sind in der Lage, professionelle Präsentationen erfolgreich zu planen, zu gestalten und durchzuführen und sind in der Lage ihr Präsentationsverhalten zu reflektieren und können somit den eigenen Prä-sentationsstil kontinuierlich verbessern. Patenrecht und Unternehmensgründung: Die Absolventinnen haben Kenntnisse über die Unterschiede zwischen den verschiedenen Unternehmensformen, insbesondere ihre legalen und steuerlichen Implikationen. Sie verstehen die Grundlagen des Patentrechts und seine Auswirkungen auf technische Innovationen. Dies schließt ein Verständnis für den Patentantragsprozess und die Unterschiede zwischen verschiedenen Formen des geistigen Eigentums ein. Leadership: Die Absolventinnen lernen die Modelle, Funktionen, Aufgaben von Führungskräften kennen und reflektieren den Zusammenhang von Führung und Persönlichkeit Englisch Semester: 3 Typ: Pflicht, Übung ECTS: 1 Prüfungsart: Mündliche oder Schriftliche Prüfung Advanced presentation techniques Analysis discussion of online presentations to explore features of suc-cessful presentations, followed by practice and feedback sessions in small groups to help students prepare video presentations of their Master projects for assessment by their language instructor, technical advisor and program head. Produktionsmanagement Semester: 3 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 1 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Grundlagen der Produktionsplanung und -steuerung •Push- Pull-Systeme •Grundlagen von Lean-Production •IT-Einsatz in der Fertigung und internen Logistik •Einfluss der Konstruktion auf die Herstellkosten eines Produktes Technisches Controlling Semester: 3 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 3 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Grundlagen des technischen Controllings • Effizienz-Untersuchungen, Analysen und Bewertungen • Technisch-wirtschaftliche Prozessoptimierung • Performance-Messung und Leistungskennzahlen (KPI) in Bezug auf technische Vorgänge und Prozesse • Sonstige Aspekte wie z.B. Nachhaltigkeitsberichtserstattung Leadership Semester: 4 Typ: Pflicht, Übung ECTS: 1 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Modelle, Funktionen und Aufgaben von Führung • Schlüsselkompetenzen von Führungskräften • Zusammenhang von Führung und Persönlichkeit • Die Rolle der Führungskraft als Summe aller Erwartungen an den Rolleninhaber • Die Führungskraft als Multiplikator der Ziele und Werte eines Un-ternehmens • Die Führungskraft als Entwickler des eigenen Personals • Einflüsse auf Führung (externe und interne Rahmenbedingungen) • Kooperatives Führungsverhalten • Umgang mit Macht und Information Unternehmensgründungen und Patentrecht Semester: 4 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 1 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Einführung in die Unternehmensgründung, rechtliche Aspekte •Geschäftsplan, Start-up Finanzierung, Förderungen •Gewerblicher Rechtsschutz •Urheberrecht, Patentrecht, Marken- und Musterschutz •Patentrecherchen •Schutzrechts-Strategien •Lizenzverträge

Wahlfächer / Brückenkurs

	1.	2.	3.	4.
Wahlpflichtfächer I	16
Wahlpflichtfächer I Erweiterung der technisch/wirtschaftlichen Kompetenzen durch Absolvierung freier Wahlpflichtfächer. Stärkung der studentischen Eigenverantwortung durch Verpflichtung zur freien Auswahl und Absolvierung von den angebotenen Lehrveranstaltungen (FH OÖ Electives oder AT-spezifische Wahlfachliste) im Ausmaß von mindestens 4 ECTS. Robotikclub: Studierende arbeiten aktiv im TeamDynamics mit, um Roboter zur Teilnahme an internationalen Wettbewerben zu entwickeln. Die Absolventinnen können • elektronische Schaltungen dimensionieren, entwerfen und realisie-ren • Konstruktionen von Roboterkomponenten anfertigen und bauen • Softwareroutinen Steuerung der Roboter auf Embedded Systems sowie auf PC entwerfen und programmieren • den Einkauf notwendiger Bauteile koordinieren • Bildverarbeitungssysteme in Betrieb nehmen und programmieren • Robotersysteme vernetzen und diese Netzwerke einrichten Mehrkörperdynamik: Die Absolventinnen • haben ein Grundverständnis für die Kinematik von Industrierobotern • können von einfachen Industrierobotern die Bewerbungsgleichungen erstellen Softwareentwicklung mit Python: Die Absolventinnen erwerben umfassende Kenntnisse über den Einsatz der Programmiersprache Python für professionelle Entwicklungsprojekte und das Studium. Der Kurs hebt die Besonderheiten und Vorteile von Python im Vergleich zu anderen Programmiersprachen hervor und führt die Teilnehmerinnen in aktuelle Frameworks für verschiedene Anwendungsbereiche wie wissenschaftliche Berechnungen, Netzwerkkommunikation, GUI-Entwicklung, C++-Integration und mehr ein. Die behandelten Einsatzgebiete umfassen nicht nur die Verwendung von Python als Skripting-Sprache zur Automatisierung von Aufgaben, sondern legen einen besonderen Schwer-punkt auf den produktiven Einsatz von Python in einem modernen Software-Entwicklungsprozess. Dazu gehören auch Themen wie Debugging, Unit-Tests, Laufzeitchecks und Deployment mit verschiedenen Python-Distributionen. Brückenkurs für Quereinsteigerinnen Semester:* 1 Typ: Wahlpflicht, Vorlesung ECTS: 4 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung Wir haben speziell für Quereinsteigerinnen im Curriculum Brückenkurse eingebaut, sodass mögliche fehlende Inhalte im Zuge des Studiums nachgeholt werden können. Die genauen Kurse werden beim Aufnahmegesprächs mit der Studiengangsleitung besprochen und festgelegt. Mehrkörperdynamik Semester:* 1 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Mathematische Einführung •Kinematik von Mehrkörpersystemen oDrehmatrizen o Lagematrizen o Denavit-Hartenberg-Konvention o Vorwärts- und Inverse Kinematik o Trajektorienberechnung •Dynamik von Mehrkörpersystemen o Lagrange Formalisums o Erstellen der Bewegungsgleichungen o Inverse Dynamik von Industrierobotern •Einführung in die Simulation von Mehrkörpersystemen Robotikclub II Semester: 1 Typ: Wahlpflicht, Projekt ECTS: 4 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Systemdesign von Klein-Robotern •Auslegung Aktorik, Elektronik und Softwaresystem •Programmierung - Hardwarenahe Programmierung in einer höheren Pro-grammiersprache wie C - Hochsprachenprogrammierung zur Fernsteuerung der Robotersysteme in C# oder ähnlich •Bildverarbeitung - Auslegen eines Bildverarbeitungssystems - Programmierung eines Bildverarbeitungssystems in C++, Python oder ähnlich •Mechanischer uns elektrischer Aufbau von Roboter (Löten, …) Softwareentwicklung mit Python Semester: 1 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Grundlagen der Sprache •Wissenschaftliches Python: 1D, Plotting und Data, Pandas, hochdimensionale Daten 2D, nD, OpenCV, Scikit-learn •Anwendungsentwicklung: Module, Exceptions, OOP •Spezielle Themen z.B.: Raspberry Pi, Netzwerk-Kommunikation, eventuell C++ Integration

Wahlpflichtmodule 2 .Semester (8 ECTS sind zu wählen)

	1.	2.	3.	4.
Sensorik & Aktorik bei Robotern I		4
Sensorik & Aktorik bei Robotern I Die Absolventinnen • kennen die wichtigsten Sensoren und deren mathematische Auswertung (sensing and perception). Außerdem sind Sie mit den wichtigsten Methoden zur Erstellung einer digitalen Umgebungskarte vertraut (2D/3D Mapping). Ein weiterer wichtiger Aspekt dieser Vor-lesung ist die Selbstlokalisierung von mobilen Robotersystemen (SLAM). •kennen die wichtigsten Begriffe aus dem Bereich der „Pfadplanung“ und sie besitzen ein Systemverständnis, um die erlernten Methoden in der Praxis anzuwenden. Driving Assistance Systems Semester:* 2 Typ: Wahlpflicht, Laborübung ECTS: 1 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Einführung in ROS und Simulationsumgebung Gazebo •Occupancy Grid Mapping, SLAM, 2D/3D Mapping, Octomap •2D/3D Pfadplanung •Visual Odometry •Labor: ROS (Robot Operating System) Sensorik und Aktorik bei Robotern Semester: 2 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 3 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Wahrscheinlichkeit in der Robotik/Sensorik, Bayes-Filter, Kalman-Filter, EKF •Pfadplanung, Markov-Decision-Process
Nichtlineare Regelungstechnik I		4
Nichtlineare Regelungstechnik I Die Absolventinnen • sind in der Lage die wesentlichen Unterschiede zwischen linearen und nichtlinearen Systemen zu verstehen. • können das Stabilitätsverhalten nichtlinearer Systeme analysieren. Die verstehen das Prinzip der differenziellen Flachheit und können es zur Trajektorienplanung anwenden. • verstehen das Prinzip der exakten Linearisierung und können es zum Reglerentwurf anwenden. • können die Trajektorienplanung und den Reglerentwurf zu einer Trajektorienfolgeregelung kombinieren Nichtlineare Regelungstechnik Semester:* 2 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Nichtlineare Systeme - Einleitung •Stabilität nichtlinearer Systeme - Lyapunov Theorie •Flachheitsbasierte Folgeregelung - Linearer zeitinvarianter Fall •Flachheitsbasierte Folgeregelung •Umsetzen der theoretischen Methoden anhand einiger exemplarisch ausgewählter Modelle
Steuerungstechnik III		4
Steuerungstechnik III Die Absolventinnen können Steuerungstechnik-Projekte mit Methoden des modellbasierten Prototypings bearbeiten und wissen mit konventionellen und generativen (AI) Methoden Anwendungen zu entwickeln die den brancheneigenen Zuverlässigkeits-, Verfügbarkeits-, Wartbarkeits- und Qualitätsaspekten entsprechen. Sie kennen die typischen steuerungstechnischen Hard- und Softwarekomponenten und Teilsysteme und können Schnittstellen zu angrenzenden und interagierenden Systemen entwickeln. Sie sind in der Lage fachtechnische Steuerungslösungen für Steuerungen und Visualisierungen mittels modell-basierten Entwurfsverfahren (wie etwa Zustandsautomaten) zu konzeptionieren. Sie können die dafür erforderlichen Entwicklungsschritte anhand erlernter Vorgehensmodelle umsetzen. Sie kennen Verifikations- und Validierungsmethoden und Tools und können diese anwenden. Sie kennen die Eigenschaften echtzeitfähiger Laufzeitumgebungen und kön-nen diese hinsichtlich der Einhaltung funktionaler und temporaler Anforderungen einrichten und prüfen. Steuerungstechnik Semester:* 2 Typ: Pflicht, Vorlesung ECTS: 2 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Kurzeinstieg IEC 1131 - konforme Steuerungsentwicklung und Projektierung Grundlage modellbasierter Entwicklung – Prototyping Methoden und Prozesse. •Generative KI in der Steuerungsentwicklung •Fortgeschrittene Entwurfs- und Prozessmuster zur Projektierung modellbasierter Steuerungssysteme. •Verifikation, Validierung und Testverfahren für modellbasierte Steuerungssysteme Abarbeitungsmodelle und Echtzeitbetriebssysteme von Steuerungen •Kommunikations- und Interaktionsmodelle zwischen Steue-rungssystemen und angrenzenden Systemen (z.B. Datenbanken, Visualisierungen,…) Fortgeschrittene Methoden, Architekturen und Muster zur Fehlerdiagnose und Fehlerbehandlung in modellbasiert entwickelten Systemen. Sicherer Einsatz von KI basierten Programmgeneratoren Steuerungstechnik Semester: 2 Typ: Pflicht, Laborübung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Kurzeinstieg IEC 1131 - konforme Steuerungsentwicklung und Projektierung Grundlage modellbasierter Entwicklung – Prototyping Methoden und Prozesse. •Generative KI in der Steuerungsentwicklung •Fortgeschrittene Entwurfs- und Prozessmuster zur Projektierung modellbasierter Steuerungssysteme. •Verifikation, Validierung und Testverfahren für modellbasierte Steuerungssysteme Abarbeitungsmodelle und Echtzeitbetriebssysteme von Steuerungen •Kommunikations- und Interaktionsmodelle zwischen Steue-rungssystemen und angrenzenden Systemen (z.B. Datenbanken, Visualisierungen,…) Fortgeschrittene Methoden, Architekturen und Muster zur Fehlerdiagnose und Fehlerbehandlung in modellbasiert entwickelten Systemen. Sicherer Einsatz von KI basierten Programmgeneratoren
Softwareentwicklung II		4
Softwareentwicklung II Die Absolventinnen verstehen die Anforderungen an IT-Sicherheit welche im Kontext industrielle Applikationen und deren Vernetzung entstehen. Die Absolventinnen können Netzwerkarchitekturen im Sinne Internet-of-Things entwerfen, umsetzen und hinsichtlich Leistungsfähigkeit und IT-Security abschätzen. IOT Systeme Semester: 2 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Kommunikationstechnologien (Bluetooth, Zigbee, LoRaWAN, NB-IoT) •Anwendungsprotokolle (HTTP (REST), MQTT, AMQP, CoAP, LwM2M) •Verschlüsselung, Authentifizierung und Autorisierung (TPM, SHA, RSA, X.509, JWT) •Geräteverwaltung und Softwareaktualisierung (Device Registry, Device Shadow, Over-The-Air Update) •Big Data Technologien (Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Storm, Apache Kafka) •Smart Sensor/Actuator (Arduino, C++, Sensor Kit, Bluetooth Com-munication) Netzwerk und IT-Sicherheit Semester: 2 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Grundlegende Begriffe sicherer Informationssysteme •Netzwerktechnik und Analyseverfahren •Kommunikationsprotokolle und deren Sicherheitspotential •Risiken, Bedrohungen, Maßnahmen •Grundprinzipien einer Risikoanalyse •Kryptographische Grundlagen / Verschlüsselungsalgorithmen •IT-Sicherheitsorganisation, Sicherheitspolitik, Sicherheitskonzepte •IT-Sicherheit kontrollieren - Sicherheitsaudits

Wahlpflichtmodule 3. Semester (8 ECTS sind zu wählen)

	1.	2.	3.	4.
Adaptive Regelungstechnik I			4
Adaptive Regelungstechnik I Die Absolventinnen • verstehen die Berechnung zeitoptimaler Bewegungsprofile und können dies in die Praxis umsetzen • verstehen die Identifikation parametrischer bzw. nicht-parametrischer Modelle und können dies in die Praxis umsetzen • verstehen die Grundprinzipien adaptiver Regelungen und können dies in die Praxis umsetzen. Adaptive Regelungsverfahren Semester:* 3 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Motion Control • Methoden zur Identifikation zeitdiskreter und zeitkontinuierlicher Strecken • Grundzüge Adaptiver Regelungen • Umsetzen der theoretischen Methoden anhand einiger exempla-risch ausgewählter Modelle.
Condition Monitoring I			4
Condition Monitoring I Die Absolventinnen können selbständig einen Antriebsstrang mit geeigneter Sensorik, Signalverarbeitung und Signalauswertung ausstatten, sodass der Maschinenzustand auf typische mechanische Schäden geprüft oder online überwacht werden kann. Sie kennen die dafür benötigten typischen Hard- und Softwarekomponenten und Teilsysteme. Sie sind in der Lage ausgewählte Analysen zu konzeptionieren und am praktischen Beispiel umzusetzen. Condition Monitoring Semester:* 3 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Mechanische Schwingungen und Impulse: Ursachen, Entstehungsmechanismen, Darstellung •Schwingungsmesstechnik: Messaufnehmer, Messkette, Signalverarbeitung •Schwingungsanalyse: Kennwerte im Zeit und Frequenzbereich, FFT, Ordnungen, Spektrum, Cepstrum, Nachlaufanalyse, Hüllkurvenanalyse,Orbit, Bahnkurve •Maschinendiagnose: Lager und Wellenschwingungen, typische Schädigungsarten, Unwucht und Auswuchten, Elektromagnetische Schwingungen, Getriebeschäden, Drehzahlabhängige Schwingungen •Predictive Maintenance ISO Standards für Condition Monitoring
Digitale Fabrik I			4
Digitale Fabrik I Die Absolventinnen können mittels moderner Methoden industrielle Pro-zesse sowohl modellieren als auch simulieren. Dies umfasst sowohl automatisierungstechnische Aspekte als auch logistische und betriebswirtschaftliche Betrachtungsweisen (z.B. Taktzeitanalysen). Die Absolventinnen können Maschinen und Produktionsprozesse soweit gestalten dass diese im Sinne einer modernen Fertigung Daten unternehmensweit und darüber hinaus bereitstellen und nutzen können Erwerb über Kenntnisse aktueller Einsatzmöglichkeiten, Aufwand, Nutzen sowie Einschränkungen von Werkzeugen und Methoden der digitalen Fabrik. Digitale Fabrik Semester: 3 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Übersicht der Werkzeuge zur digitalen Fabrik •Simulationsunterstützte Analyse von Produktions- und Logisti-kabläufen (Fertigung, Montage) •Prozessplanung mit Methoden der Digitalen Fabrik •Vernetzung der Einzelsysteme im Sinne eines PPLM •System- und Datenintegration •Montage-/Demontagesimulation zur Arbeitsplatzgestaltung • Methodik zur Verringerung der Inbetriebnahmezeit •Einsatzmöglichkeiten eines digitalen Zwillings zur Prozessoptimierung •Methoden und Prozesse zum Entwickeln eines digitalen Zwillings •Aufbau eines digitalen Zwillings in Unity3D •Erwerb über Kenntnisse aktueller Einsatzmöglichkeiten, Auf-wand, Nutzen sowie Einschränkungen von Werkzeugen und Methoden der digitalen Fabrik.
Elektrische Antriebstechnik I			4
Elektrische Antriebstechnik I Die Absolventinnen können gesamte Antriebsstränge und deren Einzelkomponenten auswählen und auslegen. • Auslegung und Umsetzung von industriellen Anwendungsprojekten • detaillierte Kenntnisse über Besonderheiten von Kleinantrieben • Entwurf, Aufbau und Inbetriebnahme von Servoantriebssystemen • Entwurf, Aufbau und Inbetriebnahme von Prozessregelungen mit Einzel- und Mehrantriebssystemen • Entwurf, Aufbau und Inbetriebnahme von Motion-Control-Anwendungen mit Einzel- und Mehrantriebssystemen Elektrische Antriebstechnik Semester:* 3 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Immanente Beurteilung Einführung und Beispiele von elektrischen Atriebssystemen Berechnung von Antriebssträngen Funktionen und Entwurf elektrischer Servoantriebssysteme Prozessregelungen mit elektrischen Einzelantriebssystemen: • Füllstands- und Druckregelungen Prozessregelungen mit elektrischen Mehrantriebssystemen: • Master-Slave-Konzepte • Anlagen mit Zugkraftregelungen Motion-Control-Anwendungen mit elektrischen Antriebssystemen: • Positionieren • Elektronische Getriebe • Elektronische Kurvenscheiben
Elektronik I			4
Elektronik I Verständnis von Transistorschaltungen, wie Sie in integrierten Schaltungen verwendet werden (und damit Ihrer Nichtidealitäten und Einschränkungen). Schaltungskonzepte von Referenzquellen. Schaltungskonzepte von primär- und sekundär getakteten Schaltreglern und deren Vorteil im Vergleich zu linearer Spannungsregelung in Bezug auf den Wirkungsgrad. Operationsverstärkerschaltungen analysieren, berechnen und anwenden können. Filter sinnvoll auswählen, passende Ordnung abschätzen und in Form einer Operationsverstärkerschaltung realisieren. Vor- und Nachteile von Schaltungskonzepten wie PWM und Sigma-Delta Wandlern für die Digital <->Analogwandlung im Vergleich zu klassischen auf-bauten von DAC/ADC verstehen. Wesentliche Unterschiede bei AM und FM-Modulation in Hinsicht Signalformen, Bandbreite und Störfestigkeit verstehen. Einfluss von Kodierung auf die Übertragung digital vorliegender Information erkennen. Diskrete Schaltungstechnik Semester: 3 Typ: Pflicht, Vorlesung ECTS: 2 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung • Transistoren und Transistorschaltungen • Stromquellen • Stromspiegel • Differenzverstärker • OPV (Innenschaltung) • Schaltregler • Referenzquellen • Schaltungen mit OPV’s (linear, nichtlinear, Filter) • Hochqualitative A/D und D/A Wandlung • aktive und passive Filter • Analoge und digitale Signalübertragung • Rauschen in elektronischen Schaltkreisen Diskrete Schaltungstechnik Semester: 3 Typ: Pflicht, Laborübung ECTS: 2 Prüfungsart: Immanente Beurteilung • Transistoren und Transistorschaltungen • Stromquellen • Stromspiegel • Differenzverstärker • OPV (Innenschaltung) • Schaltregler • Referenzquellen • Schaltungen mit OPV’s (linear, nichtlinear, Filter) • Hochqualitative A/D und D/A Wandlung • aktive und passive Filter • Analoge und digitale Signalübertragung • Rauschen in elektronischen Schaltkreisen
Digitale Signalprozessoren I			4
Digitale Signalprozessoren I Digitale Signalprozessoren: Die Absolventinnen kennen die Vor- und Nachteile digitaler Signalverarbeitung im Vergleich zu Analogtechnik. Die Absolventinnen kennen die Unterschiede und deren Auswirkung auf Rechenleistung und Energiebedarf zwischen Signalprozessoren und Universal-Mikroprozessoren. Digitale Signalprozessoren Semester: 3 Typ: Pflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Grundlagen digitaler Signalverarbeitung: Signalverarbeitungsket-te ADC / Signalprozessor / DAC. Festkomma- und Fließkomma-darstellung mit Auswirkung auf die notwendige Hardware sowie Genauigkeit der Berechnungen •Digitale Filter (FIR und IIR) sowie deren effizienten Umsetzung am Signalprozessor (Hardwareunterschiede zu Universal-Prozessoren) Filterdesign in Matlab, Auswirkung der Designmethode / Filtercharakteristik auf die erforderliche Ordnung des Fil-ters und somit Rechenleistung •Adaptive Filter und deren Anwendungen Active Noise Control, Systemidentifikation
Mehrkörperdynamik I			4
Mehrkörperdynamik I Die Absolventinnen •haben Grundverständnis für ein dynamisches Mehrkörpersystem und •können ein Mehrkörpersystem und dessen bestimmende Grö-ßen im Zusammenhang mit Robotik abschätzen und mit geeigneten Softwaremethoden simulieren. Mehrkörperdynamik Semester:* 3 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Schriftliche Prüfung •Mathematische Einführung •Kinematik von Mehrkörpersystemen oDrehmatrizen o Lagematrizen o Denavit-Hartenberg-Konvention o Vorwärts- und Inverse Kinematik o Trajektorienberechnung •Dynamik von Mehrkörpersystemen o Lagrange Formalisums o Erstellen der Bewegungsgleichungen o Inverse Dynamik von Industrierobotern •Einführung in die Simulation von Mehrkörpersystemen
Softwareentwicklung mit Python I			4
Softwareentwicklung mit Python I Softwareentwicklung mit Python Semester: 3 Typ: Wahlpflicht, Integrierte Lehrveranstaltung ECTS: 4 Prüfungsart: Immanente Beurteilung •Grundlagen der Sprache •Wissenschaftliches Python: 1D, Plotting und Data, Pandas, hochdimensionale Daten 2D, nD, OpenCV, Scikit-learn •Anwendungsentwicklung: Module, Exceptions, OOP •Spezielle Themen z.B.: Raspberry Pi, Netzwerk-Kommunikation, eventuell C++ Integration

Projekte / Masterarbeit

	2.	3.	4.
Automatisierungsprojekt I	8
Automatisierungsprojekt I Die Absolventinnen können eigenständig ein Projekt abwickeln, das inhaltlich einem gewählten Schwerpunkt aus dem Masterstudium entspricht und möglichst realitätsnahe in einem Unternehmen oder in einem F&E-Projekt abgewickelt wird. Die Projektteilnehmerinnen sind geübt in der Anwendung von Projektmanagement-Tätigkeiten (Zeitplanung, Lasten- und Pflichtenhefterstellung, Dokumentation, etc.). Automatisierungstechnik Projekt I Semester: 2 Typ: Pflicht, Projekt ECTS: 8 Prüfungsart: Immanente Beurteilung Lösen einer anspruchsvollen Automatisierungsaufgabe nach Vorgabe aus einem Pflichtenheft. Es ist eine gesamte Kette bestehend aus Hardware, Regelung- Steuerung und Software zu realisieren. Regelmäßige Projektreviews mit der Betreuerin bzw. dem Betreuer zeigen den Fortschritt, eine entsprechende Dokumentation ist mitzuführen.
Automatisierungsprojekt II		8
Automatisierungsprojekt II Die Absolventinnen können eigenständig ein Projekt abwickeln, das inhaltlich einem gewählten Schwerpunkt aus dem Masterstudium ent-spricht und möglichst realitätsnahe in einem Unternehmen oder in einem F&E-Projekt abgewickelt wird. Die Projektteilnehmerinnen sind geübt in der Anwendung von Projektmanagement-Tätigkeiten (Zeitplanung, Las-ten- und Pflichtenhefterstellung, Dokumentation, etc.). Automatisierungstechnik Projekt II Semester: 3 Typ: Pflicht, Projekt ECTS: 8 Prüfungsart: Immanente Beurteilung Lösen einer anspruchsvollen Automatisierungsaufgabe nach Vorgabe aus einem Pflichtenheft. Es ist eine gesamte Kette bestehend aus Hardware, Regelung- Steuerung und Software zu realisieren. Regelmäßige Projektreviews mit der Betreuerin oder dem Betreuer zeigen den Fortschritt, eine entsprechende Dokumentation ist mitzuführen
Masterarbeit / Masterprüfung			28
Masterarbeit / Masterprüfung Mit der Masterarbeit sollen Studierende die Qualifikationen für eigen-ständiges wissenschaftliches Arbeiten nachweisen. Zum wissenschaftlichen Arbeiten auf Hochschulniveau gehören insbesondere: • die Erfassung von Problembereichen und deren Strukturen • die Beschaffung von und der Umgang mit Literatur • die Strukturierung von Themen und die Formulierung von Forschungsfragen • das Ableiten wissenschaftlich fundierter Schlüsse/Ergebnis- se/Lösungsalternativen • die Formulierung der Arbeit und deren formale Gestaltung (Zitate, Verzeichnisse, etc.) Anhand der vom Studiengang vorgegebenen Richtlinie sollen die Studentinnen befähigt sein, Grundsätze des wissenschaftlichen Arbeitens auf Hochschulniveau, Ansprüche an wissenschaftliche Abschlussarbeiten, Urheberrecht, Abfragen und deren Lösung sowie Veröffentlichungsaspekte von wissenschaftlichen Arbeiten anzuwenden. Masterarbeit Semester:* 4 Typ: Pflicht, Masterarbeit ECTS: 27 Prüfungsart: Immanente Beurteilung Die Masterarbeiten orientieren sich vorzugsweise an konkreten Problemstellungen der industriellen Praxis und sollen die interdisziplinäre Zusammenschau der Erfahrungen der Berufspraxis auf Basis des bis zu diesem Zeitpunkt in den Vorlesungen und Übungen grundgelegten Wissenstandes fördern. Im Falle von Sperrantragen muss, eine von der auftraggebenden Firma freizugebende Version der Masterarbeit (entschärfte Version) abgeben werden. Masterprüfung Semester: 4 Typ: Pflicht, Abschlussprüfung ECTS: 1 Prüfungsart: Mündliche Prüfung Die kommissionelle Abschlussprüfung ist vor einem facheinschlägigen Prüfungssenat abzulegen. Diese kommissionelle Prüfung setzt sich aus den Prüfungsteilen 1. Präsentation der Masterarbeit, 2. einem Prüfungsgespräch, das auf die Querverbindungen des Themas der Diplom-oder Masterarbeit zu den relevanten Fächern des Studienplans eingeht, sowie 3. einem Prüfungsgespräch über sonstige studienplanrelevante Inhalte zusammen.

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