독일 TU Berlin(베를린공대) 컴퓨터공학(informatik) 학사/석사 소개/지원방법 커리큘럼

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독일에서 학사와 석사의 의미

독일은 학사 3년, 석사 2년으로 구분되어 있으며, 한국처럼 학사와 석사가 별개로 구성되어 있는 느낌 보다는, 한번 입학하면 5년제 커리큘럼의 완성으로 석사학위를 수여하지만, 개인의 선택에 따라서 3년을 공부하고 학사학위만 받고 일찍(?) 졸업한다는 느낌으로 이해하시면 됩니다.

독일 유학시 석사 합격 기준

따라서, 독일 석사 지원시 합격 기준은, 이 사람이 얼마나 뛰어난 사람인가? 보다는 우리 학교 학사에서 공부해야할 것들을 이미 다 공부했는가? 하는데에 초점을 맞추시는게 합격의 비결입니다.

석사 과정 소개

간략한 프로필: 컴퓨터 과학, 석사

디지털화는 오늘날 직장, 여가 시간, 일상생활에 이르기까지 우리 삶을 크게 변화시키고 있습니다. 미래 세대는 아마도 정보기술의 영향을 더욱 많이 받는 환경에서 살아갈 것입니다. TU 베를린의 컴퓨터 과학 석사 프로그램은 이러한 환경을 적극적, 전문적, 책임감 있게 형성하는 데 도움이 되는 최상의 조건을 제공합니다. 최신의 혁신적인 컴퓨터 과학 주제에 대한 광범위한 모듈을 통해 학생들은 실무 중심의 석사 학위 프로그램의 일환으로 다양한 과목 분야를 전문으로 다룰 수 있습니다.

교수진은 영어 석사 과정 으로 전환함으로써 영어가 이제 기술 언어일 뿐만 아니라 컴퓨터 과학에서 종종 사용하는 언어라는 사실, 그리고 세계화 시대에 국제적인 전문가로서의 입지를 갖는 것이 점점 더 중요해지고 있다는 사실에 대응했습니다. 마지막으로, 우리의 국제적 교육 시스템 덕분에 많은 동료 학생들이 해외에서 왔기 때문에 여러분은 이미 국제적인 환경에서 공부하게 될 것입니다.

개요

졸업 증서 : 과학 석사 (M.Sc.)
연구 기간 : 4학기
신용점수 : 120
공부의 시작 : 겨울과 여름 학기
허용하다 : 라이센스 없음
교육 언어 : 영어

출처: https://www.tu.berlin/eecs/studium-lehre/studienangebot/masterstudiengaenge/msc-computer-science-informatik

석사 입학 요건

TU Berlin의 모든 석사 프로그램과 마찬가지로, 컴퓨터 과학 석사 프로그램은 공식적으로 첫 번째 전문 대학 학위를 요구합니다. 컴퓨터 과학의 경우, 필수 조건은 컴퓨터 과학이나 컴퓨터 과학 또는 관련 과목 분야의 학업 과정에서 전문 대학 학위를 취득하는 것입니다. 학업과정은 최소한 다음 구성요소를 포함해야 합니다.

마지막 지원 과정에서는 지원자 중 5% 미만이 아래 나열된 입학 요건을 충족하여 입학이 허가되었습니다. 다음 목록을 주의 깊게 읽고 다양한 학습 분야의 내용에 대해 알아보세요. 특히 이론적인 컴퓨터 과학 분야는 대부분의 응용 분야에서 다루어지지 않았습니다. 이론 컴퓨터 과학 에는 형식 언어, 오토마타, 계산 가능성, 복잡성, 논리와 같은 주제에 대한 과정이 포함됩니다. 이산 구조, 이산 수학, 알고리즘, 자료 구조, 디지털 논리, 알고리즘의 설계 및 분석 과목은 이론 컴퓨터 과학 분야에서 인정되지 않습니다 .

입학 요건은 입학 규정 (ZO) 3항에 규정되어 있습니다. 과목별 입학 기준은 다음과 같습니다.

- 컴퓨터 과학의 기초로부터 36학점(CP)
-- 이론 컴퓨터 과학 분야에서 12학점,
-- 컴퓨터공학 또는 정보기술 분야의 12학점
-- 방법론적-실용적 컴퓨터 과학 분야에서 12학점,

- A total of 36 credit points in the fundamentals of computer science, with
-- 12 credit points in theoretical computer science,
-- 12 credit points in computer engineering or information technology,
-- 12 credit points in methodological-practical computer science.

- 36 Leistungspunkte (LP) aus den Grundlagen der Informatik, davon
-- 12 LP aus dem Bereich der Theoretischen Informatik,
-- 12 LP aus dem Bereich der Technischen Informatik oder Informationstechnik,
-- 12 LP aus dem Bereich der Methodisch-Praktischen Informatik,

Theoretische Grundlagen der Informatik / 이론 컴퓨터 과학

Methodisch-Praktischen Informatik / 방법론적-실용적 컴퓨터 과학

- 수학 분야에서 18학점 이상, 그리고 그 이상
- 18 credit points in mathematics,
- 18 LP aus dem Bereich Mathematik, sowie mindestens weitere

- 컴퓨터 과학에서 30학점.
- with a minimum of 30 further credit points in computer science.
- 30 LP in der Informatik.

최종 논문은 30학점에 포함될 수 없습니다.
- The bachelor’s thesis may not be used to make up these 30 credit points.
Die Abschlussarbeit kann nicht auf die 30 LP angerechnet werden.

입학 규정은 입학 방식을 세부적으로 규제하며, 지원 시점에 검증 가능하게 충족되어야 하는 학과별 및 언어 입학 요건도 포함하고 있습니다.

석사과정의 강의 언어는 영어입니다. 따라서 이 학위 프로그램에 대한 언어 입학 요건은 CEFR(유럽 공통 언어 기준)에 따라 B2 수준의 영어 능력 증명입니다. 인정되는 자격증 목록은 여기 "4학부 석사 프로그램 언어 자격증"에서 확인할 수 있습니다.

TU Berlin에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득하지 못한 경우, 시험위원회는 이전 학위 과정이 과목 및 내용 면에서 관련성이 있는지 확인할 것입니다. 그렇게 하려면 다음 양식을 작성하세요.

컴퓨터 과학 석사과정의 전문적 적합성을 결정하기 위한 양식

MScCS-SAF.pdf

0.67MB

완성된 양식을 다른 서류와 함께 TU Berlin(독일에서 학위를 취득한 지원자) 또는 uni-assist(해외에서 학위를 취득한 지원자)에 업로드해 주시기 바랍니다.

입학 요건에 대한 중요한 정보는 또한 코스 웹사이트 에서 확인할 수 있습니다 .

이론 컴퓨터 과학이란?

이론 컴퓨터 과학은 때때로 구조 과학 이라고도 불리며 , 때로는 형식 과학 이라고도 불립니다 . 추상화와 형식적 모델링을 사용하여 컴퓨터 과학의 기본(정보의 구조, 처리, 전송 및 재생산)을 탐구합니다. 이러한 목적을 위해 이론 컴퓨터 과학에서는 고전적인 공학 수학과 다른 수학적 방법 및 구조를 사용하며, 컴퓨터 과학을 위해 특별히 개발되었거나 완전히 새롭게 고안되었습니다. 전체적인 목표는 컴퓨터 시스템(소프트웨어/하드웨어)에 대한 공식적인 설명과 분석에 가장 중요한 용어와 개념을 배우는 것입니다. 예를 들어, 알고리즘과 데이터 구조 등의 컴퓨터 과학 아티팩트를 충분한 형식적 정밀도로 명확하게 설명하고 분석하고 조작하는 것입니다. 그러나 알고리즘과 데이터 구조 자체는 실제 컴퓨터 과학의 일부입니다. 마찬가지로, 디지털 회로 논리는 기술적 컴퓨터 과학의 일부이지만, 이에 필요한 형식적 논리 원리는 이론 컴퓨터 과학 분야에서 가르칩니다.

TU 베를린의 컴퓨터 과학 학사 학위의 이론 컴퓨터 과학 분야의 기본 교육은 각각 6학점(ECTS의 CP)으로 구성된 최소 4개 모듈로 구성됩니다. 형식 언어와 오토마타 에서는 촘스키 계층의 맥락에서 형식 언어에 초점을 맞춥니다. 이러한 목적을 위해 언어 생성을 위한 형식적 문법과 언어 인식을 위한 오토마타 모델을 소개하고 서로 연관시킨다. 이어서 두 가지 추가 모듈이 제공됩니다. 논리학 에서는 명제 논리와 술어 논리의 고전적 표현을 배우며, 이를 통해 학생들은 자연어 사실을 형식적으로 표현할 수 있어야 합니다. 단순한 구문과 의미론뿐만 아니라, 공식의 진리값을 찾기 위한 알고리즘적 해결 절차와 증명 미적분에도 중점을 둡니다. 계산 가능성과 복잡성 수업 에서 학생들은 컴퓨터 과학 시스템의 계산 가능성의 한계를 이해하고 인식하도록 훈련받습니다. 계산 가능성의 한계는 예를 들어 정지 문제, 결정 불가능성 문제, 튜링-처치 논제 등을 특징으로 합니다. 반면, 복잡도 클래스도 전면에 등장하며, 이를 통해 알고리즘의 계산적 노력과 저장 공간 요구 사항을 구체적으로 특성화하고 분석할 수 있습니다. 이 세 가지 모듈을 토대로 학생들은 이론 컴퓨터 과학에서 또 다른 모듈을 선택해야 합니다. 이전 3개 모듈 각각에 대해 구체적으로 심도 있는 내용이 제공됩니다.

formal languages and automata, calculability and complexity, logic and at least one specialization in one of the three mentioned topics
형식 언어 및 오토마타, 계산 가능성 및 복잡성, 논리 및 언급된 세 가지 주제 중 하나에 대한 최소 하나의 전문화

Logik: https://moseskonto.tu-berlin.de/moses/modultransfersystem/bolognamodule/beschreibung/anzeigen.html;jsessionid=6TvUxij2Kz56jKjDnAYfahh4vuD_O7ly-g0m89l9.moseskonto?nummer=40023&version=3&sprache=de

In the last admission periods, less than 8% of the applications were able to prove more than one course or more than 6 CPs in the field of Theoretical Computer Science, and in total, less than 5% of the applicants were admitted after their applications had been checked for the contents studied during the bachelor’s program. Therefore, we would like to ask you to apply only if you meet all of our subject-specific entry requirements. Please check whether you have taken the required 12 CP in Theoretical Computer Science as described above and if you have the documents to prove this. We are not able to offer pre-checks of application documents at any office at TU Berlin!

입학 요건을 충족할 가능성을 높이기 위한 옵션

현재 입학 요건을 충족하지 못하고 독일어에 대한 지식이 전혀 없는 해외에서 지원하는 경우, TU Berlin의 입학 요건을 충족하기 위해 추가 수업에 참석하고 이전 대학에서 관련 시험에 합격할 수 있는지 확인하세요. 특히 이론 컴퓨터 과학 분야에서요. 독일 내 정규 독일어 학사 프로그램에 입학할 만큼 충분한 독일어 지식을 갖춘 예비 학생은 TU Berlin 또는 독일 내 다른 대학의 학사 프로그램에 지원할 수 있습니다. 학사 과정 중에 빠진 수업을 수강해 볼 수 있습니다. 신청 시에는 학점 인증을 받아야 합니다. 입학 요건에 관해 알아보려면 관심 있는 대학의 입학 사무실에 문의하세요. TU Berlin 당국은 필수 과목의 공백을 메우는 대학을 찾는 데 도움을 주지 않습니다.

Options for improving your chances to meet the entry requirements
If you currently do not meet the entry requirements and you are applying from abroad without having any knowledge of German, then check whether you are able to attend further classes and also pass the relevant exams at your former university in order to meet TU Berlin’s entry requirements, especially in the field of Theoretical Computer Science. Prospective students with sufficient knowledge of German for admission to regular German-language bachelor programs within Germany are able to apply to a bachelor’s program at TU Berlin or another university in Germany. They can try to take missing classes as a bachelor student. Credit points need to be certified by the time you apply. Please contact the admission office of the university you might be interested in to inquire about entry requirements. TU Berlin authorities will not support you in finding a university which fills the gap of required courses.

TU 베를린 컴퓨터공학과 소개

컴퓨터공학과 학사 부문 소개

Facebook, Google 등의 기업에 대한 정보를 알고 싶으신가요? 휴대전화, 자동차, 로봇, 의료 기기용 혁신적인 소프트웨어를 개발하거나 새로운 가상 세계를 창조하고 싶으신가요?

정보기술은 현대 생활의 거의 모든 분야에서 핵심적인 요소입니다. TU 베를린의 학사 학위 프로그램은 포괄적인 기초 과학 교육을 제공합니다. 이 프로그램은 학문 간 융합을 뚜렷하게 특징으로 하며, 학생들이 직업을 시작하거나 석사 학위를 공부하는 데 도움을 줍니다. 소프트웨어 분석, 소프트웨어 설계, 통신 기술, 수학 및 전기 공학 방법 등의 핵심 과목은 공학 과학 분야까지 확장되는 흥미로운 스펙트럼을 펼쳐 보입니다.

컴퓨터공학과 학사 부문 개요

졸업 증서 - 과학 학사 (B.Sc.)
표준 학습 - 기간 6학기 // 한국의 8학기에 비하면 1년이 짧습니다.
신용점수 - 180
공부의 시작 - 겨울 학기
입장 제한 - NC (WS 2018/19부터) // 사람 수 제한 없이, 기준에 맞으면 모두 합격이라는 뜻입니다.
교육 언어 - 독일 사람 // 석사부터는 영어로 수업합니다.

입학 요건

TU Berlin의 모든 학사 학위 프로그램은 공식적으로 대학 입학 자격을 요구합니다 . 이는 일반적으로 Abitur입니다. 하지만 특정 전문 자격이 있는 경우, 학교 기반의 대학 입학 자격이 없이도 TU Berlin에서 공부할 수 있습니다 .

컴퓨터 과학 과정에서는 수업 언어가 독일어입니다. 따라서 외국의 학력으로 지원하는 경우 언어 입학 요건으로 특정 수준의 독일어 능력을 증명해야 합니다. 일부 전문 문헌은 영어로 되어 있으므로 영어에 대한 지식이 있으면 좋습니다.

컴퓨터 과학을 성공적으로 공부하려면 컴퓨터 기반 장치에 대한 강한 관심, 수학과 물리학에 대한 친화력, 논리적 사고와 추상화를 즐기는 것이 필요합니다. 또한, 대학에서 공부하려면 높은 수준의 개인적 책임감과 독립성이 요구되므로, 충분한 주도성과 자기 조직 능력을 갖추는 것도 중요합니다.

TU베를린 컴공학과 학업에서의 방향 설정 및 계획

이 웹사이트에는 컴퓨터 과학 학사 학위에 대한 중요하고 유용한 정보가 많이 정리되어 있습니다. 성공적인 학습을 위해서는 좋은 방향성과 지속적인 학습 계획이 필수적입니다. 가능한 한 일찍 시험을 치르는 것뿐만 아니라 등록 마감일이나 치러야 할 시험의 횟수와 형태, 시험 요구 사항, 그리고 물론 학위 과정에 대한 학업 및 시험 규정(StuPO)의 모든 조항( 여기서 버전을 읽을 수 있음 )과 TU Berlin(AllgStuPO)의 일반 학업 및 시험 규정에 대한 정보 를 잘 알아두는 것도 포함됩니다 .

특히, 일찍부터 자신의 전문적 관심사를 고려하고 지속적으로 공부 우선순위를 정하는 것이 중요합니다. 학업을 마치며 학사 학위 논문은 마지막이자 많은 사람에게 아마도 가장 큰 도전이 될 것입니다. 특정 연구 초점은 특히 주제를 찾고 적합한 전문 분야와 접촉을 구축하는 데 기초가 됩니다.

학업 과정

컴퓨터 과학 학사 학위 프로그램은 4학기짜리 기초 과정과 2학기짜리 전문 과정으로 나뉘며, 해외 체류도 포함될 수 있습니다. 첫째, 컴퓨터 과학과 수학 분야의 기본 지식을 습득하게 됩니다. 전문가 과정을 수강하려면 기술 컴퓨터 과학, 이론 컴퓨터 과학 및 데이터베이스, 네트워크 아키텍처, 통신 시스템, 인공지능 등 광범위한 컴퓨터 과학 주제 중에서 전공을 선택합니다. 프로그래밍 인턴십을 통해 프로그래밍 분야의 전문 지식도 더욱 심화될 수 있습니다. 여러분이 경력을 성공적으로 시작할 수 있도록 준비시키기 위해 사회와 법률에 대한 지식을 가르치고, 여러분의 미래 활동은 정치적, 사회적, 윤리적 맥락에서 이루어질 것입니다. 학업을 마치면 학사 논문을 쓰게 됩니다. 이학 학사 학위를 취득하면 국제적으로 인정받는 전문 학위를 취득하게 됩니다.

소위 학습 계획(아래 문단 참조) 은 공부 계획을 세우는 데 도움이 됩니다 . 이는 이 학위 프로그램의 각 모듈을 표준 학업 기간 내에 완료하기 위해 어느 학기에 수강해야 하는지 보여줍니다. 하지만 이 계획은 의무적인 것이 아니라 지침일 뿐입니다.

학사 학위 과정의 컴퓨터 과학 학습 및 시험 규정에서 과정 계획을 찾을 수 있으며, 현재 학습 가이드에서도 찾을 수 있습니다.

학습 계획

목차 및 모듈

학사 학위 프로그램은 개별 모듈로 나뉘며, 각 모듈은 일반적으로 조정된 내용을 갖춘 여러 과목으로 구성됩니다. 강의, 연습, 세미나 또는 실습 프로젝트 등 다양한 형태의 학습과 교육이 종종 제공됩니다. 모듈의 범위는 학점(CP)으로 표시되며, 이는 학생이 모듈을 성공적으로 완료하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 1학점은 30시간의 수업에 해당하며, 한 모듈은 최대 2학기 동안 진행됩니다. 모듈을 성공적으로 완료하려면 일반적으로 시험에 합격해야 합니다.

TU 베를린의 모듈 이전 시스템(MTS)에서 학위 프로그램의 모든 모듈에 대한 최신 개요를 모듈 목록 형태로 확인할 수 있습니다. 모듈 목록은 어떤 모듈이 필수이고 어떤 모듈이 선택인지 보여줍니다. 또한, 자세한 모듈 설명에는 콘텐츠, 학습 목표, 참여 요건, 과제, 시험 형식 등에 대한 정보가 제공됩니다.

특정 모듈에 대한 질문이 있으면 모듈 관리자에게 문의하세요.

모듈 설명이 포함된 과정 구조

2025 여름 학기

Pflichtbereich / 의무적 영역

Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein:
Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden.

이 과목을 통과하려면 다음 조건을 충족해야 합니다.
이 학습 분야의 모든 과목을 통과해야 합니다.

Module in diesem Studiengangsbereich:
이 연구 분야의 모듈:

Algorithmen und Datenstrukturen
알고리즘과 데이터 구조

Analysis I und Lineare Algebra für Ingenieurwissenschaften

공학을 위한 해석학 I 및 선형대수학

Berechenbarkeit und Komplexität
예측 가능성과 복잡성

Diskrete Strukturen
이산 구조

Einführung in die Programmierung
프로그래밍 소개

Formale Sprachen und Automaten Informatik Propädeutikum Informatik und Gesellschaft
형식 언어 및 오토마타 컴퓨터 과학 Propaedutics 컴퓨터 과학 및 사회

Informationssysteme und Datenanalyse

정보 시스템 및 데이터 분석

Logik
논리

Rechnernetze und Verteilte Systeme
컴퓨터 네트워크 및 분산 시스템

Rechnerorganisation
컴퓨터 조직

Softwaretechnik und Programmierparadigmen
소프트웨어 엔지니어링 및 프로그래밍 패러다임

Stochastik für Informatik Systemprogrammierung
컴퓨터 과학 시스템 프로그래밍을 위한 확률론

Wissenschaftliches Rechnen
과학 컴퓨팅

Wahlpflichtbereich Programmierpraktikum / 선택 프로그래밍 인턴십

Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein:
Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 9 Leistungspunkte bestanden werden.
이 과목을 통과하려면 다음 조건을 충족해야 합니다.
최소 6학점을 이수해야 합니다. 최대 9학점까지 이수할 수 있습니다.

Module in diesem Studiengangsbereich:
이 연구 분야의 모듈:

ISE Programmierpraktikum
Praktikum: Intelligente Softwaresysteme
Programmierpraktikum Algorithmen für Spiele und Puzzle
Programmierpraktikum Algorithmen und Datenstrukturen
Programmierpraktikum Batterien
Programmierpraktikum FLOSS
Programmierpraktikum Kommunikationstechnologien
Programmierpraktikum Leistungselektronik
Programmierpraktikum Microservices
Programmierpraktikum Neue Webtechnologien
Programmierpraktikum Scalable Software Systems
Programmierpraktikum: Algorithm Engineering
Programmierpraktikum: Cyber-Physical Systems
Programmierpraktikum: Datensysteme
Programmierpraktikum: Datensysteme
Datenintegrationinstanz
Programmierpraktikum: Datensysteme - Machine Learning Pipelines
Programmierpraktikum: Entwurf und Implementierung von Programmiersprachen
Programmierpraktikum: Mensch-Computer-Interaktion
Programmierpraktikum: Modelle Dynamischer Systeme
Programmierpraktikum: Moderne verteilte Anwendungen
Programmierpraktikum: NLP for Social Good
Programmierpraktikum: Quality Data Science
Programmierpraktikum: Skalierbare Systeme
Programmierpraktikum: Verteilte Systeme
Programming Project in Python
Programming Project: Data Science in Python and R

ISE 프로그래밍 인턴십
인턴십: 지능형 소프트웨어 시스템
게임 및 퍼즐을 위한 프로그래밍 인턴십 알고리즘

프로그래밍 인턴십 알고리즘 및 데이터 구조

프로그래밍 인턴십 배터리

프로그래밍 인턴십 FLOSS

프로그래밍 인턴십 커뮤니케이션 기술

전력 전자 프로그래밍 인턴십

마이크로서비스 프로그래밍 인턴십

프로그래밍 인턴십 새로운 웹 기술

프로그래밍 인턴십 확장 가능한 소프트웨어 시스템

프로그래밍 인턴십: 알고리즘 엔지니어링

프로그래밍 인턴십: 사이버 물리 시스템

프로그래밍 인턴십: 데이터 시스템

프로그래밍 인턴십: 데이터 시스템

데이터 통합 인스턴스

프로그래밍 인턴십: 데이터 시스템 - 머신 러닝 파이프라인

프로그래밍 인턴십: 프로그래밍 언어의 설계 및 구현

프로그래밍 인턴십: 인간-컴퓨터 상호작용

프로그래밍 인턴십: 동적 시스템 모델

프로그래밍 인턴십: 현대 분산 애플리케이션

프로그래밍 인턴십: 사회적 선을 위한 NLP

프로그래밍 인턴십: 품질 데이터 과학

프로그래밍 인턴십: 확장 가능한 시스템

프로그래밍 인턴십: 분산 시스템

파이썬 프로그래밍 프로젝트

프로그래밍 프로젝트: 파이썬과 R로 데이터 과학

Wahlpflichtbereich Technische Informatik / 선택과목 기술 컴퓨터 과학

Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein:
Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.
이 과목을 통과하려면 다음 조건을 충족해야 합니다.
최소 6학점을 이수해야 합니다. 최대 6학점까지 이수할 수 있습니다.

Module in diesem Studiengangsbereich:
이 연구 분야의 모듈:

Betriebssystempraktikum
Digitale Systeme
Kommunikationsnetze
Portfolio Benotet
Verteilte Systeme
Algorithmentheorie
Logische Methoden der Informatik
Reaktive Systeme
운영체계 인턴십
디지털 시스템
통신 네트워크
포트폴리오 평가
분산 시스템
알고리즘 이론
컴퓨터 과학의 논리적 방법
반응형 시스템

Wahlpflichtbereich / 선택 과목 영역

Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein:
Alle untergeordneten Studiengangsbereiche müssen bestanden werden.
이 과목을 통과하려면 다음 조건을 충족해야 합니다.
모든 하위 학문 프로그램 분야를 통과해야 합니다.

Wahlpflichtbereich Katalog Informatik / 선택과목 카탈로그 정보학

Unterbereich von Wahlpflichtbereich
선택 과목 영역의 하위 섹션

Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein:
Für diesen Studiengangsbereich sind keine Wahlregeln angegeben.
이 과목을 통과하려면 다음 조건을 충족해야 합니다.
이 연구 프로그램 분야에는 선택 규칙이 지정되어 있지 않습니다.

Module in diesem Studiengangsbereich:
이 연구 분야의 모듈:

5G / 6G Software Networks 6
5G Evolution / 6G Project 9
AES Bachelor-Projekt 6
Advanced Topics in Networked and Distributed Systems 3
Agent Competition: RoboCup 6
Agententechnologien: Grundlagen und Anwendungen 6
Aktuelle Forschung an Energiewandlern und Energiespeichern 3
Aktuelle Forschung in KI & Robotik 3
Aktuelle Themen der Algorithmik 3 Aktuelle Themen in visueller Wahrnehmungsforschung 3
Aktuelle Themen zu Software and Embedded Systems Engineering 3 Aktuelle Themen zu eingebetteten Systemen 3
Algorithmentheorie 6 Algorithmic Graph Structure Theory 9 Algorithmische Graphentheorie 6 Algorithms for Distributed Systems 6 Algorithms for Networked Systems 6 Ambient Assisted Living 6
Analyse von (Online) Social Data: methodologische Herausforderungen, soziale 6 Folgen und Grenzen
Angewandte Logiken 3 Angewandte Netzwerktechnologien 6
Applied Computer Vision 6 Applied Networking Lab 9
Applied Security Lab 6
Architektur Eingebetteter Systeme 6
Ausgewählte Themen zu Algorithmen und Datenstrukturen 3
Bachelor Seminar: Operating Complex IT-Systems 3
Betriebssystempraktikum 6
Biometric Identification 3
Blockchain Prototyping 12
Cloud Prototyping 12
Communication acoustics 6 Compiling Techniques 6
Computer Graphics I (Fundamentals) 6
Computer Security - Big Project 9
Computer Security - Small Project 6
Continuous Software Engineering 6
Cryptography 9 Current Topics in Cryptocurrency and Blockchain Networks 3
DBPRA Database Practical Hands-on Training 6 DBSEM - Seminar on Advanced Topics in Database and Information Systems 3 DSPRO Datensystemeprojekt 6 DW Data Warehousing and Business Intelligence 6
Data Integration and Large-scale Analysis 6
Data Science for Cognitive Neuroscience 6
Data Science for Computer Scientists 6
Dependable Embedded Systems 6
Digitale Systeme 6
Distributed Systems Prototyping 12
Einführung in die IT-Sicherheit
Einführung in die Künstliche Intelligenz Embedded Systems Security Lab
Entwurf eingebetteter Systeme
Forschungsseminar Data Integration and Data Preparation 3 Foundations of Data Literacy and Data Science 6
Grundlagen der Rechnersicherheit 6 Grundlagen des Softwaretestens 6 Hacking Innovation Bias 6
History of Computer Systems 3
Hot Topics in Scalable Software Systems 3
Human-Computer Interaction 6
IT Security Lab: Vulnerability Assessment 6
Implementierung digitaler Systeme zur Echtzeit-Signalverarbeitung 6
Information Systems Prototyping 12
Intelligente Software Systeme 3
International Information Security Contest 12
Internet and Network Security 6
Introduction into Interactive Theorem Proving 3 Introduction to Camera Geometry 3
Klassische Algorithmen der Computer-Graphik 3
Kognitive Algorithmen 6 Kommunikationsnetze 6
Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Anwendungen 6
Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Anwendungen und Seminar 9
Lambda-Kalkül und Typ-Systeme 6 Large-scale Data Engineering 12
Logik und Komplexität 6 Logische Methoden der Informatik 6 Machine Learning and Communications 3 Machine Learning and Security - Bachelor Seminar 3
Mensch und Maschine: Wie künstliche Intelligenz unser Leben verändert 6
Modellgetriebene Software-Entwicklung 6 Multimedia and Wireless Lab 9
Multimodal Interaction 6
Natural Language Processing in Humans and Machines 3
Network Architectures - Seminar 3
Network Protocols and Architectures 6 Open Distributed Systems - Seminar 3
Privacy Prototyping 12
Programmierpraktikum: Verteilte Systeme 9
Project Large-scale Data Engineering (benotet)
Projekt: Symbolische Künstliche Intelligenz
Projektorientierte App- und Web-Entwicklung
Quality & Usability 9
ROC Foundations for Graduate Research in Data Management and Machine Learning Systems 9
Radio Astronomy Project (SIERRA) 6
Reaktive Systeme 6 Robotics: Fundamentals 9
Satellite Communication Project (SIERRA; aka. Projekt Amateurfunk) 6
Selected Topics in Natural Language Processing 3
Seminar Aktuelle Forschung an Batterien 3
Seminar Energiespeichertechnik 6
Seminar Large-scale Data Engineering 3
Seminar: Aktuelle Forschungsthemen in Programmiersprachen und Compilern 3
Smart Communication Systems 9
Software Engineering cyber-physischer Systeme 6
Speech Signal Processing and Speech Technology 6
Study Project Quality & Usability (6 CP) 6
Study Project Quality & Usability (9 CP) 9
The AMOS Project - Product Owner Role 6
The AMOS Project - Scrum Master Role 3
The AMOS Project - Software Developer Role 9
The Software Horror Picture Show 3
Types and Programming Languages 6 Usability Engineering 6
Verteilte Systeme 6
Websecurity 6 Webtechnologien 6
Wissenschaftliches Arbeiten in der Elektrotechnik. Eine Einführung. 3
World of Proofcraft 6

5G / 6G 소프트웨어 네트워크 6
5G 진화 / 6G 프로젝트 9
AES 학사 프로젝트 6
네트워크 및 분산 시스템의 고급 주제 3
에이전트 경쟁: RoboCup 6
에이전트 기술: 기본 및 응용 프로그램 6
에너지 변환기 및 에너지 저장에 관한 현재 연구 3
AI 및 로봇공학의 현재 연구 3
알고리즘의 현재 주제 3 시각 인식 연구의 현재 주제 3
소프트웨어 및 임베디드 시스템 엔지니어링에 대한 최신 주제 3 임베디드 시스템에 대한 최신 주제 3
알고리즘 이론 6 알고리즘 그래프 구조 이론 9 알고리즘 그래프 이론 6 분산 시스템을 위한 알고리즘 6 네트워크 시스템을 위한 알고리즘 6 주변 보조 생활 6
(온라인) 소셜 데이터 분석: 방법론적 과제, 사회적 6 결과 및 한계
응용 논리 3 응용 네트워크 기술 6
응용 컴퓨터 비전 6 응용 네트워킹 랩 9
응용 보안 랩 6
임베디드 시스템의 아키텍처 6
알고리즘 및 데이터 구조에 대한 선택 주제 3
학사 세미나: 복잡한 IT 시스템 운영 3
운영체계실습 6
생체 인식 식별 3
블록체인 프로토타입 12
클라우드 프로토타이핑 12
통신음향학 6 편찬기법 6
컴퓨터그래픽 I (기초) 6
컴퓨터 보안 - Big Project 9
컴퓨터 보안 - 소규모 프로젝트 6
연속 소프트웨어 엔지니어링 6
암호화 9 암호화폐 및 블록체인 네트워크의 현재 주제 3
DBPRA 데이터베이스 실무 실습 교육 6 DBSEM - 데이터베이스 및 정보 시스템의 고급 주제에 대한 세미나 3 DSPRO 데이터 시스템 프로젝트 6 DW 데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스 6
데이터 통합 및 대규모 분석 6
인지 신경 과학을 위한 데이터 과학 6
컴퓨터 과학자를 위한 데이터 과학 6
신뢰할 수 있는 임베디드 시스템 6
디지털 시스템 6
분산 시스템 프로토타입 12
IT 보안 소개
인공지능 임베디드 시스템 보안 랩 소개
임베디드 시스템의 설계
연구 세미나 데이터 통합 및 데이터 준비 3 데이터 리터러시 및 데이터 과학의 기초 6
컴퓨터 보안의 기본 6 소프트웨어 테스트의 기본 6 해킹 혁신 편향 6
컴퓨터 시스템의 역사 3
확장 가능한 소프트웨어 시스템의 핫 토픽 3
인간-컴퓨터 상호작용 6
IT 보안 랩: 취약성 평가 6
실시간 신호 처리를 위한 디지털 시스템 구현 6
정보 시스템 프로토타입 12
지능형 소프트웨어 시스템 3
국제정보보안경진대회 12
인터넷 및 네트워크 보안 6
대화형 정리 증명 3 소개 카메라 기하학 소개 3
컴퓨터 그래픽의 고전적 알고리즘 3
인지 알고리즘 6 커뮤니케이션 네트워크 6
인공지능: 기본과 응용 6
인공지능: 기본, 응용 및 세미나 9
람다 계산 및 유형 시스템 6 대규모 데이터 엔지니어링 12
논리와 복잡성 6 컴퓨터 과학의 논리적 방법 6 머신 러닝과 커뮤니케이션 3 머신 러닝과 보안 - 학사 세미나 3
인간과 기계: 인공지능이 우리 삶을 어떻게 바꾸는가 6
모델 기반 소프트웨어 개발 6 멀티미디어 및 무선 랩 9
멀티모달 상호작용 6
인간과 기계의 자연어 처리 3
네트워크 아키텍처 - 세미나 3
네트워크 프로토콜 및 아키텍처 6 개방형 분산 시스템 - 세미나 3
개인정보 보호 프로토타입 12
프로그래밍 인턴십: 분산 시스템 9
프로젝트 대규모 데이터 엔지니어링(등급)
프로젝트: 상징적 인공지능
프로젝트 중심 앱 및 웹 개발
품질 및 사용성 9
데이터 관리 및 머신 러닝 시스템 분야의 대학원 연구를 위한 ROC 기초 9
전파천문학 프로젝트(SIERRA) 6
반응 시스템 6 로봇공학: 기본 9
위성 통신 프로젝트(SIERRA; 일명 아마추어 무선 프로젝트) 6
자연어 처리의 선택된 주제 3
세미나 배터리에 대한 최신 연구 3
세미나 에너지 저장 기술 6
세미나 대규모 데이터 엔지니어링 3
세미나: 프로그래밍 언어 및 컴파일러의 현재 연구 주제 3
스마트 커뮤니케이션 시스템 9
사이버 물리 시스템의 소프트웨어 공학 6
음성 신호 처리 및 음성 기술 6
연구 프로젝트 품질 및 사용성(6 CP) 6
연구 프로젝트 품질 및 사용성(9 CP) 9
AMOS 프로젝트 - 제품 소유자 역할 6
AMOS 프로젝트 - 스크럼 마스터 역할 3
AMOS 프로젝트 - 소프트웨어 개발자 역할 9
소프트웨어 호러 픽쳐 쇼 3
유형 및 프로그래밍 언어 6 사용성 엔지니어링 6
분산 시스템 6
웹 보안 6 웹 기술 6
전기공학 분야의 과학적 연구. 소개. 3
월드 오브 프루프크래프트 6

2024/2025 겨울학기

참고자료

Studiengang Computer Science - Informatik (B. Sc

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