Der Studiengang Computational Methods in Engineering an der Leibniz Universität Hannover richtet sich an Studierende, die technische Systeme nicht nur konstruieren, sondern vor allem simulieren, modellieren und rechnergestützt optimieren wollen. Im Zentrum stehen numerische Verfahren, datenbasierte Regelungsansätze und die Verbindung klassischer Ingenieurdisziplinen mit modernen Berechnungsmethoden.
Als zulassungsfreier Masterstudiengang in Vollzeit ist das Programm auf Studierende mit einem ingenieur- oder naturwissenschaftlichen Erststudium ausgelegt, die ihre mathematisch-methodischen Kompetenzen vertiefen möchten. Die Nähe zu Forschungseinrichtungen der Leibniz Universität Hannover im Bereich Robotik, Antriebstechnik und Regelungstechnik prägt die inhaltliche Ausrichtung.
Der Studiengang schließt mit dem Master of Science ab und bereitet sowohl auf eine Tätigkeit in Industrie und Forschung als auch auf eine mögliche Promotion vor.
53 Module · 120 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Teaches modern methods of robotics including mathematical description of serial robots, kinematics, dynamics, and control methods. The module covers coordinate transformations, path planning, and advanced control engineering techniques.
Covers state-of-the-art methods for data- and learning-based control including virtual reference feedback tuning, control design, and approaches using reinforcement learning, Gaussian Processes, and neural networks.
Provides overview of electrical machine types with emphasis on small motors and servo drives, covering construction, in-service behavior, control, and application range.
Introduction to linear vibrations of mechanical systems including free and forced vibrations, damping, system response functions, and vibrations of continuum structures.
Teaches important application areas of micro- and nanotechnology and explains microtechnology fundamentals.
Teaches how to apply data- and AI-driven methods for problem solving in engineering, focusing on machine learning methods for optimization, simulation, data analysis, decision making, and sustainable engineering systems.
A compulsory module offered in winter and summer semesters focused on German language skills for academic and professional contexts.
Covers basics of modern Artificial Intelligence including constraint satisfaction problems, problem solving by searching, Markov Decision Processes, and Reinforcement Learning.
Demonstrates the ability to apply the content of other competence areas and combine them in a meaningful way, requiring literature research, independent project work, and scientific documentation.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Computational Methods in Engineering an der Leibniz Universität Hannover ist ein forschungsnaher Masterstudiengang, der ingenieurwissenschaftliche Methoden mit computergestützter Modellierung verknüpft. Statt einzelner Fachdisziplinen steht die Methodik im Vordergrund: Wie lassen sich technische Systeme mathematisch abbilden, simulieren und regeln?
Die enge Verzahnung mit Instituten der Leibniz Universität Hannover, die im Bereich Robotik und Antriebstechnik forschen, sorgt für einen hohen Praxisbezug trotz theoretischer Tiefe.
Module wie Robotics I vermitteln die Grundlagen autonomer und rechnergestützter Systeme, während Data- and Learning-Based Control datenbasierte und lernende Regelungsverfahren in den Mittelpunkt stellt. Electrical Machines and Drives ergänzt das Profil um elektrotechnische Grundlagen, die für viele Anwendungen in der Antriebstechnik relevant sind.
Die Kombination dieser Module zeigt den interdisziplinären Charakter des Studiengangs: klassische Elektro- und Maschinenbautechnik trifft auf moderne Methoden aus Data Science und Regelungstechnik.
Geeignet ist der Studiengang für Absolventinnen und Absolventen ingenieurwissenschaftlicher oder naturwissenschaftlicher Bachelorstudiengänge, die Freude an Mathematik, Programmierung und analytischem Denken haben. Wer lieber praktisch-handwerklich arbeitet als am Rechner zu simulieren, findet hier weniger Anknüpfungspunkte.
Auch international orientierte Studierende profitieren von der überwiegend englischsprachigen Ausrichtung des Programms.
Absolventinnen und Absolventen von Computational Methods in Engineering finden Einstiegsmöglichkeiten in der Automobil-, Luftfahrt-, Energie- und Automatisierungsbranche, häufig in Entwicklungs- oder Simulationsabteilungen. Auch Forschungseinrichtungen und Softwarehäuser mit technischem Fokus zählen zu den Arbeitgebern.
Die methodische Tiefe des Studiengangs eröffnet zudem den Weg in die Promotion und die akademische Forschung.
Die Leibniz Universität Hannover bietet als technische Universität ein Umfeld mit ausgeprägter Forschungsinfrastruktur in Robotik, Regelungstechnik und Elektrotechnik. Der Studienort Hannover ermöglicht zudem Kontakte zu regionalen Industriepartnern aus dem Maschinen- und Anlagenbau.
Das Vollzeitformat mit zulassungsfreiem Zugang erlaubt einen direkten Einstieg ohne zusätzliche Eignungsprüfung, setzt aber ein solides fachliches Vorwissen voraus.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | auf Anfrage |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
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Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Studiengang öffnet Türen in technische Berufsfelder, die zunehmend von Simulation und datenbasierten Methoden geprägt sind.
Branchenweite Marktorientierung für Computational Methods in Engineering-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich der Beruf rund um Computational Methods in Engineering durch KI verändert, betrifft vor allem die Rolle von Automatisierung in Simulation und Regelung.
KI-Systeme übernehmen in diesem Berufsfeld bereits heute repetitive Rechen- und Modellierungsaufgaben, während konzeptionelle Entscheidungen beim Menschen bleiben.
Kompetenzen aus Data- and Learning-Based Control und Robotics I bilden die methodische Grundlage für den Umgang mit KI-gestützten Regelungs- und Automatisierungssystemen.
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Kurzprofil der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer wenig Vorerfahrung in Mathematik, Programmierung oder Regelungstechnik mitbringt, sollte sich auf einen steilen Einstieg einstellen, da der Studiengang methodisch anspruchsvoll und wenig anwendungsorientiert-einfach gestaltet ist.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, setzt aber ein einschlägiges ingenieur- oder naturwissenschaftliches Erststudium voraus.
Die Lehre erfolgt überwiegend auf Englisch, was den Studiengang auch für internationale Studierende attraktiv macht.
Solide Kenntnisse in Mathematik, Programmierung und idealerweise erste Berührungspunkte mit Regelungstechnik oder Elektrotechnik erleichtern den Einstieg deutlich.
Absolventinnen und Absolventen arbeiten häufig in Entwicklungs- und Simulationsabteilungen der Industrie oder setzen ihren Weg in der Forschung und Promotion fort.
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