Im 1. bis 4. Semester sind insgesamt 120 Leistungspunkte aus den folgenden Themenbereichen zu erbringen:
| Name | Leistungspunkte (ECTS) |
| Fundamentals | 18 |
| Engineering Methods | 36 |
| Computer Science Methods | 18 |
| Electives | 12 |
| Project | 12 |
| Master Module | 24 |
Pro Themenbereich stehen Ihnen zahlreiche Module zur Auswahl, welche Sie sich je nach Interessenlage selbst auswählen. Im Rahmen einer inhaltlichen Spezialisierung (Vertiefung, Schwerpunktsetzung) können neben der allgemeinen Ausrichtung Digital Engineering derzeit folgende sog. Profillinien gewählt werden: Materials and Structures (S+M) und Mobility and Transport (M+T). Im Rahmen des Studiengangs (insg. 120 LP) werden thematisch insgesamt mindestens 60 LP benötigt, um eine Profillinie erfolgreich abschließen zu können. Den Profillinien thematisch zugeordnete Module sind im Modulkatalog benannt. Einen Nachweis über Ihre absolvierten Lehrveranstaltungen erhalten Sie mit Ihrem Masterzeugnis in Form einer Modulübersicht.
In den Grundlagenveranstaltungen erlernen Sie das Erkennen und Verstehen ingenieurtechnischer Problemstellungen und deren Formulierung und Umsetzung mithilfe mathematischer Methoden. Sie erwerben Fähigkeiten, die mathematischen Beschreibungen zu implementieren und eigene Software unter Anwendung moderner Algorithmen und Datenstrukturen zu entwickeln.
Hierzu zählen folgende Module:
- Algorithms and Datastructures
- Applied Mathematics and Stochastics
- Introduction to Mechanics
- Mathematics for Data Science
- Object-oriented Modeling and Programming in Engineering
- Software Engineering
- Statistics
Im Themenbereich Engineering Methods erlangen Sie zum einen Kenntnisse rund um das Erstellen von sowie den Umgang mit Modellen im Ingenieurwesen. Gegenstand ist die räumliche, zeitliche und funktionale Modellierung, sowie die digitale Darstellung und Anwendung von Modellen unter Zuhilfenahme von Standard-Software. Des Weiteren werden Ihnen Möglichkeiten zur mathematischen Beschreibung und Lösung physikalischer Modelle bzw. Prozesse aufgezeigt. In diesem Zusammenhang werden auch Techniken zur Optimierung sowie zur Identifikation von Ein- und Ausgangsgrößen vermittelt.
Zum anderen gibt dieser Themenbereich eine Einführung in die Simulation von Prozessen und Strukturen. Besonderes Augenmerk gilt hier der Behandlung von stochastischen Ein- und Ausgangsdaten, von nicht-linearem Verhalten sowie der Anwendung effizienter Simulationsmethoden. Die Validierung von Modellen erfolgt anhand experimenteller Daten. Dazu werden Methoden der statistischen Versuchsplanung sowie Messverfahren, nachfolgende Signalverarbeitung und Methoden zur System- und Parameteridentifikation vorgestellt.
Wählen Sie insgesamt 36 ECTS aus folgenden Modulen:
- Advanced Building Information Modeling
- Complex Dynamics
- Computer models for physical processes – from observation to simulation
- Design and Interpretation of Experiments
- Finite Element Methods
- Indoor Environmental Modeling
- Introduction to Mobility and Transport
- Macroscopic Transport Modeling
- Microscopic Transport Modeling
- Modeling of Steel Structures and Numerical Simulation
- Optimization
- Simulation Methods in Engineering
- Spatial Information Systems (GIS)
- Stochastic Simulation Techniques and Structural Reliability
- Structural Dynamics
Der Themenbereich Computer Science Methods umfasst Methoden zur Visualisierung und Analyse großer Datenmengen. Sie lernen Methoden und Konzepte zur modularen Softwareentwicklung kennen. Des Weiteren werden Verfahren der Bilderfassung, -erkennung und-verarbeitung vorgestellt, die zur Validierung von Modellen und Unterstützung von Visualisierungen verwendet werden.
Wählen Sie insgesamt 18 ECTS aus folgenden Modulen:
- Computer Graphics: Fundamentals of Imaging
- Formal Methods for Software Engineering
- Generative Software Engineering
- Image Analysis and Object Recognition
- Introduction to Machine Learning and Data Mining
- Photogrammetric Computer Vision
- Search Algorithms
- Visualization
Beispiel-Studienverläufspläne
Formale Abhängigkeiten zwischen Modulen
