Im Masterstudiengang Applied Research in Engineering Sciences sollen Ingenieurinnen und Ingenieure, sowie Informatikerinnen und Informatiker für eine Tätigkeit in der angewandten Forschung und Entwicklung umfassend ausgebildet werden. Das Studium ist eng an konkrete Forschungsprojekte angebunden und wird von vertiefenden, auf das jeweils ausgewählte Projekt abgestimmten Lehrmodulen begleitet. Die fachspezifische Ausrichtung hängt vom gewählten Projektthema bzw. den gewählten Lehrveranstaltungen ab. Diese können Sie aus Gebieten der Elektrotechnik, der Informatik, der Mechatronik sowie aus verwandten Fachrichtungen individuell zusammenstellen.
Applied Research in Engineering Sciences (M. Sc.)
ja
Ja
Deutsch
Studieninhalte
Der Masterstudiengang Applied Research in Engineering Sciences bietet guten Bachelor- oder Diplomabsolventinnen und -absolventen die Möglichkeit einer Höherqualifizierung in der angewandten Forschung und Entwicklung.
Er ist an ein reales Forschungsprojekt gebunden, das in Phasen über drei Semester bearbeitet wird. In den beiden ersten Semestern wird begleitend zur Arbeit am Projekt praxisnahes Wissen zum Projektmanagement vermittelt sowie an ausgewählten, am Projekt orientierten Fächern das technisch-wissenschaftliche Fundament vertieft. Im dritten Semester machen Sie Ihre Masterarbeit. Bei geeigneten Projekten ist auch ein Aufenthalt bei den internationalen Partnern möglich.
Aktueller Projektpool
Prof. Dr.-Ing. Christian Birkner - Fakultät E; Institut: C-ISAFE
- AI - based restraint system activation (smart airbag, smart belt, smart seat)
- AI - based sensor fusion for stand - alone localization unit (Projektbeschreibung)
- Cooperative driving function based on scaled vehicle fleet
Prof. Dr. Jürgen Bock - Fakultät WI; Institut: AImotion Bavaria
- AI - enabled Cobot
Prof. Dr.-Ing. Michael Botsch - Fakultät E; Institut: C-IAD
- Guided Generative Models and Bayesian Approaches in the Validation Process of Automated Vehicles
Prof. Dr.-Ing. Thomas Brandmeier - Fakultät E; Institut: C-ISAFE
- Vorausschauende Sensorik bei Witterung für das automatisierte Fahren (Projektbeschreibung)
- Schlüsselbausteine für die Sicherheit des Automatisierten Fahrens (Projektbeschreibung)
- KI - Algorithmen zur Fußgängererkennung mit vorausschauender Sensorik (Projektbeschreibung)
- Beleuchtung, Lichtsimulation und Testing (Projektbeschreibung)
- Vorausschauende Unfallschwereschätzung und Insassenschutz (Projektbeschreibung)
- Kollisionserkennung mittels vorausschauender Sensorik für Fahrzeugsicherheitssysteme (Projektbeschreibung)
Prof. Dr.-Ing. Gerhard Elsbacher Fakultät M; Institut: AImotion Bavaria
- KI gestützte kooperative und robuste Verfahrung zum autonomen Fliegen (Projektbeschreibung)
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch - Fakultät E; IIMo
- Modellierung und Optimierung der Konditionierung von Brennstoffzellen (Projektbeschreibung)
- Anwendungsbasierte Auslegung und Design von Multilevel Invertern mit Fokus auf den Automobilbereich (Projektbeschreibung)
- Künstliche Intelligenz für die Modellierung, Optimierung und Überwachung der Produktion elektrischer Traktionsantriebe (Projektbeschreibung)
- Künstliche Intelligenz zur Optimierung der Hochvoltprüfung an elektrischen Maschinen im Automobil (Projektbeschreibung)
- Entwicklung und Implementierung von Konzepten zur Diagnose und Betriebsführung von Batterien in sicherheitskritischen Zuständen (Projektbeschreibung)
- Optimierung und Implementierung von Betriebsführungsstrategien für einen hocheffizienten batterieelektrischen Multilevel Inverter (Projektbeschreibung)
- Effizienzanalyse im batterieelektrischen Antriebsstrang: Multilevel Inverter vs. 2-Level Inverter (Projektbeschreibung)
- Bidirektionales Lademanagement für intelligente Batteriesysteme und Multilevel Inverter Systeme (Projektbeschreibung)
- Entwicklung und Anwendung von Online-Impedanzspektroskopie für Lithium-Ionenzellen (Projektbeschreibung)
- Konzeptentwicklung und Umsetzung eines sicherheitskritischen drahtlosen Kommunikationssystems für Wireless Batterie Management Systeme in Automobilen (Projektbeschreibung)
- Entwicklung und Untersuchung von intelligenten Algorithmen zum netzdienlichen, batterieschonenden bidirektionalen Laden von Automobilen (Projektbeschreibung)
Prof. Dr. rer. nat. Christian Facchi - Fakultät I; Institut: C-ECOS
- Realistische Verkehrssimulation von Ingolstadt
- VRU Motion Prediction in Context of VAM
- Einbindung von Fussgängern und Fahrradfahren in die Verkehrssimulation
- Protokolle zur Manöverkoordination von Fahrzeugen
Prof. Dr.-Ing. Werner Huber - Fakultät E; Institut: C-IAD
- Künstliche Erzeugung von Fahrzeuggischt
- Kalibrierung von Fahrzeugsensoren für Versuchsträger zum automatisierten Fahren
- Testen von automatisierten Fahrzeugen mittels Einspeisung von synthetischen Sensordaten
- Softwarearchitektur und Schnittstellendesign für eine Plattform zum automatisierten Fahren
Prof. Dr.-Ing. Klaus Kefferpütz - Fakultät E
- Cooperative Path Planning for UAV - teams (Projektbeschreibung)
Prof. Dr. rer. nat. Christian Pfitzner - Fakultät E
- Mensch - Roboter - Kollaboration mit einer mobilen Roboterplattform mittels Kraft - Momenten - Regelung
- Sensorfusion für die Mensch - Roboter - Kollaboration und Interaktion
Prof. Dr. techn. Priv.-Doz. Andreas Riener Fakultä I; Institut: C-IAD
- Teleoperation von automatisierten Shuttlebussen
- Multi - User VR - Umgebung
Prof. Dr. Alexander Schiendorfer - Fakultät WI; Institut: AImotion Bavaria
- KI - gestützte Simulation von Angriffen auf ein Gasnetz mittels Reinforcement Learning (AI-based simulation of attacks on a gas network using reinforcement learning.)
- Deep - Learning - Verfahren zur Anomalieerkennung in einem Gasnetz (Deep-learning-based Anomaly Detection for Gas Networks.) (Projektbeschreibung)
- Collective Optimization in Manufacturing & Mobility (Projektbeschreibung)
Prof. Ondrej Vaculin, Ph.D. - Fakultät E; C-ISAFE
- Automated Valet Parking
- Verbesserung der Straßenverkehrssicherheit in Afrika (EU Projekt)
- Machine Learning in Passiver Sicherheit
Curriculum
1. Semester
Forschungsmethoden und -strategien 1
Projektarbeit 1
Projektseminar
Mathematisch-physikalisch-naturwissenschaftliches Modul
2. Semester
Forschungsmethoden und -strategien 2
Projektarbeit 2
Projektseminar
Technologisches Modul
Interdisziplinäres Modul
3. Semester
Masterarbeit
Wissenswertes auf einen Blick
Studienplatzbewerbung
Im Studiengang Applied Research ist ein Studienbeginn zum Sommer- und Wintersemester möglich.
Anmeldetermine
Die Anmeldung zum Studium ist vom 2. Mai bis 15. Juli (für das Wintersemester) und vom 15. November bis 15. Januar (für das Sommersemester) jeweils per Online-Bewerbung möglich.
Voraussetzungen
Erfolgreicher Abschluss eines Bachelorstudiengangs mit mindestens 210 ECTS-Leistungspunkten im Bereich Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik, einem artverwandten Studiengang oder einem gleichwertigen in- oder ausländischen Abschluss. Prinzipiell ist im Fall eines Abschlusses in einem Bachelorstudiengang, der nicht das ECTS-Leistungspunktesystem verwendet, für die Gleichwertigkeit eine Mindestdauer von 3,5 Jahren oder 7 Semester erforderlich. Ob und welche Zulassungsbeschränkungen bestehen, muss für jedes Semester neu entschieden werden. Welcher Notendurchschnitt bzw. welche Wartezeit erforderlich ist, um einen Studienplatz zu erhalten, steht nicht im Voraus fest, sondern hängt von der Zahl der Bewerbungen und von der vorhandenen Kapazität ab.
Hier finden Sie weitere Informationen zu Zulassung und Bewerbung.
Industrietätigkeit im Bereich Forschung, Vorentwicklung und Entwicklung sowie wissenschaftliche Tätigkeit an Hochschulen und Instituten.
Der Studiengang Applied Research ist ein hochschulübergreifender Masterstudiengang.
Beteiligte Hochschulen sind: TH Nürnberg, OTH Regensburg, TH Deggendorf, HAW Augsburg, TH Amberg-Weiden, TH Ingolstadt und weitere.
Studiengangleiter u. -fachberater
Studiengangleiter und -fachberater "Applied Research in Engineering Sciences" (Master)
Prof. Ondrej Vaculin, Ph.D.
Tel.: +49 841 9348-3803
Raum: A112
E-Mail: Ondrej.Vaculin@thi.de
Prof. Ondrej Vaculin, Ph.D.
Tel.: +49 841 9348-3803
Raum: A112
E-Mail: Ondrej.Vaculin@thi.de
Modulhandbuch
Ein Modulhandbuch beschreibt die zu einem Studiengang gehörenden Module. Es enthält Informationen zu Zulassungsvoraussetzungen, Lerninhalten und -zielen, ECTS Punkten, Dauer, Arbeitsaufwand, Literatur, Prüfungsarten, Dozenten und Modulverantwortlichen der Module und Lehrveranstaltungen des jeweiligen Studiengangs.
Aktuelles Modulhandbuch (Stand WS 18/19) (pdf)
Studienplan
Ein Studienplan beschreibt die im aktuellen Semester angebotenen Module.
Aktueller Studienplan (pdf)
Studien- und Prüfungsordnung
Die Studienprüfungsordnung beschreibt die rechtlichen Rahmenbedingungen für Ihr Studium. Auf den Seiten der Stabsstelle Recht ist die aktuelle SPO des Studiengangs einsehbar. Sollten sich dazu Fragen ergeben, wenden Sie sich bitte an das Service Center Studienangelegenheiten.
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Akkreditierung
