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Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm · Bachelor

Computational Materials Engineering mit KI Bachelor Bachelor of Science an der Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm

Der duale Bachelor Computational Materials Engineering mit KI an der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm verbindet Werkstoffwissenschaft mit Hochleistungsrechnen und Methoden künstlicher Intelligenz.

Kostenlose Studienberatung

B.Sc.

Bachelor of Science

180

ECTS-Punkte

6 Sem.

Regelstudienzeit

Nürnberg

Studienort

Überblick Module Im Detail Zulassung Chancen Kosten Jobgarantie Karriere & Gehalt Arbeitsmarkt FAQ

🤝 Jobgarantie: Job in 6 Monaten nach dem Abschluss – oder wir zahlen dein Coaching.Mehr erfahren →

Über den Studiengang

Wer Materialien nicht nur im Labor testen, sondern am Rechner simulieren und mit KI-Methoden auswerten will, findet an der THN Nürnberg ein passendes duales Studienangebot. Computational Materials Engineering mit KI verknüpft klassische Werkstofftechnik mit Simulationsrechnen und maschinellem Lernen – ein Profil, das an vielen Hochschulen so nicht existiert.

Die duale Studienform bedeutet, dass Theoriephasen an der Hochschule und Praxisphasen im Partnerunternehmen sich abwechseln. Damit lernst du Simulationsmethoden und KI-Werkzeuge nicht nur akademisch kennen, sondern wendest sie direkt auf reale Materialfragen im Betrieb an.

Der Studienort Nürnberg mit seiner starken Industrie- und Technologielandschaft bietet ein gutes Umfeld für Praxispartner aus Maschinenbau, Elektrotechnik und Werkstoffentwicklung, in denen computergestützte Materialentwicklung zunehmend gefragt ist.

Curriculum & Module

65 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.

65 Module

Weitere Module

Masterarbeit und Referat

Abschlussarbeit und Präsentation der Masterstudierenden.

1. Semester5 ECTS

Architectures of Supercomputers

Vermittlung von Grundlagen moderner Prozessorarchitekturen, paralleler Rechnerarchitekturen, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke in Superrechnern und deren Programmierung.

1. Semester7.5 ECTS

Advanced Programming Techniques

Fortgeschrittene C++-Techniken für professionelle Softwareentwicklung, einschließlich objektorientierten Programmierens, Template Metaprogramming und Design Patterns.

1. Semester5 ECTS

Deep Learning

Einführung in neuronale Netze und Deep Learning mit Schwerpunkt auf CNNs, RNNs, GANs und deren Anwendungen in verschiedenen Domänen.

1. Semester5 ECTS

Diagnostic Medical Image Processing

Grundlagen medizinischer Bildgebung, Aufnahmeprinzipien, 3D-Rekonstruktion und starre Registrierung für Bildfusion.

1. Semester5 ECTS

Heterogene Rechnerarchitekturen Online

Verständnis für heterogene Rechnerarchitekturen, Parallelisierungsprinzipien, verschiedene Architekturen wie CPUs, GPUs und FPGAs sowie deren Programmierung.

1. Semester5 ECTS

Interventional Medical Image Processing

Entwicklungen in der medizinischen Bildverarbeitung für interventionelle Anwendungen, einschließlich Vorverarbeitung, Bildanalyse und Segmentierung.

1. Semester5 ECTS

Modellierung, Optimierung und Simulation von Energiesystemen

Modellierung und Optimierung von Energiesystemen mit Anwendung numerischer Simulationsmethoden.

1. Semester5 ECTS

Rechnerarchitektur

Grundlagen von Rechnerarchitekturen und deren Aufbau.

1. Semester5 ECTS

Simulation und Modellierung 1

Einführung in Simulationsmethoden und mathematische Modellierung für technische Probleme.

1. Semester2.5 ECTS

A look inside the human body - gait analysis and simulation

Analyse und Simulation von menschlicher Gangweise mit Anwendung auf biomechanische Fragestellungen.

1. Semester5 ECTS

Computergraphik

Grundlagen und praktische Anwendungen der Computergraphik und Visualisierung.

1. Semester5 ECTS

Praktische Softwaretechnik

Praktische Aspekte der Softwareentwicklung und professioneller Softwareerstellung.

1. Semester2.5 ECTS

Advanced C++ Programming

Fortgeschrittene C++-Programmierkonzepte und -techniken.

1. Semester5 ECTS

Physically-based Simulation in Computer Graphics

Simulation physikalischer Phänomene in der Computergraphik mit mathematischen Grundlagen.

1. Semester5 ECTS

Pattern Recognition

Methoden der Mustererkennung und deren Anwendungen in verschiedenen Domänen.

1. Semester10 ECTS

Applied Software Engineering Master-Projekt

Praktisches Projekt zur Anwendung von Software Engineering Prinzipien in realen Szenarien.

1. Semester7.5 ECTS

Effiziente kombinatorische Algorithmen

Algorithmen für kombinatorische Optimierungsprobleme mit Fokus auf Effizienz.

1. Semester5 ECTS

Geometrische Modellierung

Mathematische und rechnergestützte Methoden zur geometrischen Modellierung.

1. Semester5 ECTS

Multimedia Security

Sicherheitsaspekte in multimedialen Systemen und Datenverarbeitung.

1. Semester5 ECTS

Vernetzte Mobilität und autonomes Fahren

Technologien und Systeme für vernetzte Mobilität und autonome Fahrzeuge.

1. Semester5 ECTS

Visualization

Techniken zur Visualisierung wissenschaftlicher und technischer Daten.

1. Semester7.5 ECTS

Computergraphik mit Praktikum

Umfassende Einführung in Computergraphik mit praktischen Übungen und Projekten.

1. Semester5 ECTS

Functional Analysis for Engineers

Funktionalanalytische Methoden und deren Anwendungen in der Ingenieurmathematik.

1. Semester7.5 ECTS

Algorithms of Numerical Linear Algebra

Numerische Algorithmen für lineare Algebra und deren Anwendungen.

1. Semester10 ECTS

Numerics of Partial Differential Equations

Numerische Methoden zur Lösung partieller Differentialgleichungen.

1. Semester5 ECTS

Introduction to Structural Optimization

Grundlagen der Strukturoptimierung mit mathematischen Methoden.

1. Semester10 ECTS

Advanced Discretization Techniques

Fortgeschrittene Diskretisierungsmethoden für numerische Simulationen.

1. Semester7.5 ECTS

Selected Topics in Structural Optimization

Ausgewählte Themen der Strukturoptimierung mit praktischen Anwendungen.

1. Semester5 ECTS

Numerische Methoden der Thermofluiddynamik

Numerische Verfahren für Simulation thermofluiddynamischer Prozesse.

1. Semester5 ECTS

Digitale Signalverarbeitung

Grundlagen und Methoden der digitalen Signalverarbeitung.

1. Semester2.5 ECTS

Musiksignalverarbeitung - Synthese

Anwendung von Signalverarbeitungstechniken auf Musik und Audio.

1. Semester2.5 ECTS

Signalanalyse

Methoden zur Analyse von Signalen und deren mathematische Grundlagen.

1. Semester5 ECTS

Machine Learning in Signal Processing

Anwendung von Machine Learning Verfahren zur Signalverarbeitung.

1. Semester5 ECTS

Statistische Signalverarbeitung

Statistische Methoden und Verfahren für Signalanalyse und -verarbeitung.

1. Semester5 ECTS

Convex Optimization in Communications and Signal Processing

Konvexe Optimierungsmethoden für Kommunikations- und Signalverarbeitungsprobleme.

1. Semester5 ECTS

Bild-, Video- und mehrdimensionale Signalverarbeitung

Verfahren zur Verarbeitung von Bildern, Videos und mehrdimensionalen Signalen.

1. Semester5 ECTS

Digital Communications

Grundlagen und Techniken der digitalen Kommunikationssysteme.

1. Semester5 ECTS

Information Theory and Coding

Informationstheorie und Codierungstheorie mit praktischen Anwendungen.

1. Semester5 ECTS

Kanalcodierung

Methoden der Kanalcodierung für zuverlässige Datenübertragung.

1. Semester5 ECTS

Machine Learning in Communications

Anwendung von Machine Learning Verfahren auf Kommunikationssysteme.

1. Semester5 ECTS

Maschinelles Lernen für Zeitreihen

Machine Learning Methoden für Analyse und Vorhersage von Zeitreihendaten.

1. Semester7.5 ECTS

Maschinelles Lernen für Zeitreihen Deluxe

Erweiterte Machine Learning Methoden für komplexe Zeitreihenproblem.

1. Semester5 ECTS

Optical Technologies in Life Science

Anwendung optischer Technologien in Biowissenschaften und Medizin.

1. Semester5 ECTS

Biomedizinische Signalanalyse

Analyse biologischer Signale mit spezialisierter Signalverarbeitung.

1. Semester5 ECTS

Lineare Kontinuumsmechanik

Mathematische und physikalische Grundlagen der linearen Kontinuumsmechanik.

1. Semester5 ECTS

Nichtlineare Finite Elemente

Methoden und Algorithmen für nichtlineare Finite-Elemente-Analysen.

1. Semester5 ECTS

Numerische und Experimentelle Modalanalyse

Verfahren zur numerischen und experimentellen Analyse von Schwingungsmoden.

1. Semester2.5 ECTS

Beyond FEM

Fortgeschrittene numerische Methoden jenseits der klassischen Finite-Elemente-Methode.

1. Semester2.5 ECTS

Mikromechanik

Mechanik von Materialien auf mikroskopischer Ebene und deren Modellierung.

1. Semester5 ECTS

Angewandte Thermofluiddynamik (Motorische Verbrennung)

Anwendung thermofluiddynamischer Prinzipien auf motorische Verbrennungsprozesse.

1. Semester7.5 ECTS

Numerische Methoden der Thermofluiddynamik I mit Praktikum

Numerische Methoden für Thermofluiddynamik mit praktischen Übungen.

1. Semester5 ECTS

Physik der Turbulenz und Turbulenzmodellierung II

Fortgeschrittene Behandlung von Turbulenzphysik und Turbulenzmodellierung.

1. Semester7.5 ECTS

Rheologie/Rheometrie mit Praktikum

Rheologische Eigenschaften von Materialien und deren Messung mit praktischen Übungen.

1. Semester5 ECTS

Strömungsakustik

Akustische Phänomene in Strömungen und deren mathematische Modellierung.

1. Semester5 ECTS

Machine Learning: Advances

Aktuelle Entwicklungen und fortgeschrittene Techniken im Machine Learning.

1. Semester5 ECTS

Effiziente numerische Simulation auf Multicore-Prozessoren

Optimierung numerischer Simulationen für Ausführung auf Multicore-Systemen.

1. Semester5 ECTS

IT-Sicherheits-Seminar

Aktuelle Themen und Herausforderungen in der IT-Sicherheit.

1. Semester5 ECTS

Seminar Energieinformatik

Informatik-Methoden für Energiesysteme und -management.

1. Semester5 ECTS

Seminar Digital Pathology and Deep Learning

Anwendung von Deep Learning auf Digitale Pathologie.

1. Semester5 ECTS

Seminar Intraoperative Imaging and Machine Learning

Machine Learning Methoden für intraoperative Bildgebung und Bildverarbeitung.

1. Semester5 ECTS

Systems- and Networks-on-a-Chip für INF

Entwurf und Architektur von Systems-on-Chip und Networks-on-Chip.

1. Semester5 ECTS

Seminar Automatische Analyse von Stimm-, Sprech- und Sprachstörungen bei Sprachpathologien

Automatische Analyse von Sprachparametern bei pathologischen Veränderungen.

1. Semester5 ECTS

Seminar Applied Software Engineering

Aktuelle Themen und praktische Aspekte von Applied Software Engineering.

2. Semester5 ECTS

Visual Computing in Medicine

Rechnergestützte Visualisierung und Bildverarbeitung in der medizinischen Anwendung.

Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.

Studiengang im Detail

Über den Studiengang

Computational Materials Engineering mit KI an der THN Nürnberg ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Werkstoffkunde, numerische Simulation und künstliche Intelligenz zusammenbringt. Statt Materialien ausschließlich experimentell zu untersuchen, lernst du, ihr Verhalten computergestützt vorherzusagen und mit Datenmethoden zu optimieren.

Die duale Ausrichtung sorgt dafür, dass du von Beginn an mit einem Unternehmen verzahnt bist und theoretisches Wissen unmittelbar an praktischen Fragestellungen aus der Materialentwicklung erprobst.

Studieninhalte

Zu den typischen Modulen zählen Architectures of Supercomputers, in dem du die Grundlagen paralleler Rechnerarchitekturen für rechenintensive Simulationen kennenlernst, sowie Advanced Programming Techniques, das deine Softwareentwicklungskompetenz für komplexe Simulations- und KI-Anwendungen vertieft.

Im weiteren Verlauf integrierst du diese Fähigkeiten in eigenständigen Projekten, die in Masterarbeit und Referat münden, wo du eine größere Forschungs- oder Anwendungsfrage aus dem Bereich Materialsimulation und KI selbstständig bearbeitest und präsentierst.

Für wen passt das?

Der Studiengang eignet sich für Menschen mit Interesse an Naturwissenschaft, Mathematik und Programmierung, die konkrete technische Probleme lösen möchten, statt sich rein theoretisch mit Werkstoffen zu beschäftigen.

Da der Studiengang zulassungsfrei ist, zählt vor allem deine Motivation, dich in Simulationssoftware, Rechnerarchitekturen und Machine-Learning-Methoden einzuarbeiten – Vorerfahrung in Programmierung hilft, ist aber kein zwingendes Ausschlusskriterium.

Karriere & Arbeitsmarkt

Absolvent:innen mit diesem Profil sind gefragt in Industrien, die Materialentwicklung zunehmend digitalisieren – etwa in der Automobilzulieferindustrie, im Maschinenbau oder in der Halbleiterfertigung, die in der Region Nürnberg stark vertreten sind.

Die Kombination aus Werkstoffwissen und KI-Kompetenz öffnet Türen sowohl in klassische Ingenieursrollen als auch in datengetriebene Entwicklungsabteilungen, in denen Simulationsexpertise gefragt ist.

Hochschule & Format

Die THN Nürnberg ist als Hochschule für angewandte Wissenschaften auf Praxisnähe ausgerichtet, was sich im dualen Format dieses Studiengangs widerspiegelt: Theorie und betriebliche Anwendung wechseln sich kontinuierlich ab.

Der Studienort Nürnberg mit seiner Nähe zu Technologieunternehmen erleichtert die Suche nach passenden Praxispartnern für die duale Studienphase.

Zulassung & Zugangswege

Zulassung nach KapazitätBitte die aktuellen Zulassungsbedingungen direkt bei der THN prüfen.

ZugangswegeIn der Regel Abitur oder Fachhochschulreife – auch beruflich Qualifizierte können zugelassen werden; ein einschlägiges Vorpraktikum ist teils empfohlen.

Deine Zulassungschancen

Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.

NC-Status nicht hinterlegt

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.

Kosten & Finanzierung

An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.

Position	Betrag
Studiengebühren	0 €
Semesterbeitrag	ca. 250 bis 350 € / Semester
Enthalten	u. a. Semesterticket & Studierendenwerk

Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.

Details bei THN BAföG-Anspruch berechnen

Deine Jobgarantie mit StudySmarter

Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.

Jobgarantie 6 Monate

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.

So sicherst du sie dir

Finde & wähle deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit
Schreib dich darüber an deiner Uni ein und schließe erfolgreich ab
Bewirb dich über die StudySmarter Jobbörse und CareerKit für deinen ersten Job nach dem Studium

Alle Bedingungen findest du in den Teilnahmebedingungen.

Ohne Zusatzkosten Automatisch dabei. Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen. Infomaterial anfordern

Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.

Karriere & Gehalt

Der duale Aufbau bringt dich früh mit realen Materialfragen aus der betrieblichen Praxis in Kontakt.

Einstieg als Simulationsingenieur:inErste Materialsimulationen und KI-gestützte Datenauswertungen unter Anleitung · 0 bis 2 Jahre
Fachkraft für Computational Materials EngineeringEigenständige Simulationsprojekte und Modellentwicklung im Team · 2 bis 5 Jahre
Senior Engineer / Spezialist:inVerantwortung für komplexe Simulationsketten und KI-Modelle in der Materialentwicklung · 5 bis 8 Jahre
Teamleitung / Fachliche LeitungSteuerung von Projekten und Weiterentwicklung der Simulations- und KI-Strategie · ab 8 Jahren

Gehaltsspanne nach Karrierephase

Branchenweite Marktorientierung für Computational Materials Engineering mit KI Bachelor-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.

Arbeitsmarkt & Zukunft

Computergestützte Materialentwicklung mit KI-Unterstützung wird in vielen Industrien zunehmend zum Standardwerkzeug.

Passende Jobs & Werkstudentenstellen ansehen

Wie KI den Beruf verändert

Im Berufsfeld rund um Computational Materials Engineering verändert KI die Arbeitsweise spürbar, ohne die fachliche Urteilsfähigkeit zu ersetzen.

KI nimmt dir ab

Automatisierte Simulationsläufe und Parameterstudien
Vorverarbeitung und Mustererkennung in großen Materialdatensätzen
Erste Modellvorschläge durch maschinelles Lernen
Routinemäßige Auswertung von Simulationsergebnissen

Menschlich gefragter denn je

Interpretation von Simulationsergebnissen im physikalischen Kontext
Entwicklung neuer Modellierungsansätze für unbekannte Materialsysteme
Bewertung von Plausibilität und Grenzen von KI-Vorhersagen
Kommunikation der Ergebnisse mit Entwicklungs- und Fertigungsteams

Fähigkeiten wie rechenintensives Simulieren und Softwareentwicklung werden konkret in Modulen wie Architectures of Supercomputers und Advanced Programming Techniques aufgebaut.

Arbeiten neben dem Studium

Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Nürnberg, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.

bis 20 Std.pro Woche im Semester – das erlaubt das Werkstudentenprivileg

ab 13,90 €pro Stunde gesetzlicher Mindestlohn; technische Werkstudierende oft darüber

SV-freiWerkstudentenjobs sind weitgehend sozialversicherungsfrei – mehr netto bleibt

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Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.

Tools & Rechner

Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.

GehaltsrechnerWas verdienst du mit diesem Abschluss? Gehälter nach Beruf und Region.BAföG-RechnerBerechne in zwei Minuten deinen möglichen BAföG-Anspruch.Karriere-QuizFinde heraus, welche Berufe und Studiengänge zu dir passen.CV-CheckLass deinen Lebenslauf prüfen und erhalte konkrete Verbesserungen.Skills-AnalyseWelche Skills brauchst du im Beruf – und wo hast du noch Lücken?KarrierepfadSieh typische Karrierewege und Gehaltsstufen für deinen Beruf.

Die Hochschule im Profil

Kurzprofil der Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.

Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm

Staatliche HochschulePräsenzstudiumNürnberg

StudySmarter-Score

Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.

Zum Hochschulprofil

Was Studierende sagen

Das wird gelobt

Seltene Kombination aus Werkstofftechnik, Hochleistungsrechnen und KI
Duale Struktur mit direktem Praxisbezug zu Unternehmen
Guter Anschluss an die Technologieregion Nürnberg

Worauf du achten solltest

Da der Studiengang stark interdisziplinär ist, solltest du bereit sein, dich sowohl in physikalisch-mathematische Grundlagen als auch in Programmierung und KI-Methoden einzuarbeiten – wer nur an einem der beiden Bereiche interessiert ist, sollte das vorab kritisch prüfen.

Passt Computational Materials Engineering mit KI Bachelor zu dir?

Das solltest du mitbringen

Du interessierst dich für Materialwissenschaft und willst sie mit Programmierung und Simulation verbinden.
Du bringst Motivation für rechnerische und datengetriebene Arbeitsweisen mit, auch ohne tiefe Vorkenntnisse in KI.
Du möchtest Theorie und Praxis eng verzahnt erleben und schätzt die duale Struktur mit Unternehmenspartner.
Du bist offen für ein noch junges, interdisziplinäres Studienprofil, das klassische Fächergrenzen aufbricht.

Weitere & ähnliche Studiengänge

Häufige Fragen

Ist der Studiengang Computational Materials Engineering mit KI an der THN zulassungsfrei?

Ja, laut den vorliegenden Angaben ist der Studiengang zulassungsfrei, was jedoch nicht bedeutet, dass er ohne Vorkenntnisse leicht zu bewältigen ist – solide Mathematik- und Programmierkenntnisse helfen beim Einstieg.

Was bedeutet die duale Studienform bei diesem Studiengang konkret?

Du wechselst zwischen Theoriephasen an der THN Nürnberg und Praxisphasen in einem Partnerunternehmen, wodurch du Simulations- und KI-Methoden direkt an realen Materialfragen anwendest.

Welche Module sind für den KI-Anteil des Studiengangs besonders relevant?

Module wie Architectures of Supercomputers und Advanced Programming Techniques legen die technische Grundlage für rechenintensive Simulationen und KI-gestützte Materialanalysen.

Für welche Branchen qualifiziert der Abschluss in der Region Nürnberg?

Der Studiengang passt gut zu Industrien wie Maschinenbau, Automobilzulieferung und Halbleitertechnik, die in der Region Nürnberg stark vertreten sind und zunehmend computergestützte Materialentwicklung nutzen.

Kostenlos & unverbindlich

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