Weitere Module
Theoretical and Methodological Foundations of Visual Computing
Theoretische und methodische Grundlagen der Visual Computing.
Universität Stuttgart · Master
Computer Science Master of Science an der Universität Stuttgart
Der Master Computer Science an der Universität Stuttgart vertieft algorithmische und methodische Grundlagen der Informatik und öffnet mit Schwerpunkten wie Visual Computing und Computer Vision den Weg in Forschung und Industrie.M.Sc.
Master of Science
120
ECTS-Punkte
4 Sem.
Regelstudienzeit
Stuttgart
Studienort
Über den Studiengang
Der konsekutive Masterstudiengang Computer Science an der Universität Stuttgart richtet sich an Studierende, die nach einem informatiknahen Bachelor tiefer in theoretische, methodische und angewandte Bereiche der Informatik einsteigen wollen. Die Universität Stuttgart ist für ihre starke Forschung in Visual Computing, maschinellem Sehen und verwandten Feldern bekannt, was sich unmittelbar im Modulangebot widerspiegelt.
Statt eines engen Studienplans setzt der Studiengang auf wählbare Vertiefungen: Theoretische und methodische Grundlagen des Visual Computing, ein Advanced Seminar sowie Computer Vision zeigen, dass sowohl konzeptionelles Fundament als auch aktuelle Forschungsthemen Platz finden. Das Studium ist als Vollzeitprogramm konzipiert und schließt mit dem M.Sc. ab.
Die zulassungsfreie Struktur senkt formale Hürden beim Einstieg, ersetzt aber nicht die inhaltliche Anschlussfähigkeit: Wer solide Grundlagen aus einem Bachelorstudium mitbringt, kann sich hier gezielt auf datenintensive, visuelle und forschungsnahe Informatikthemen spezialisieren.
Curriculum & Module
65 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module
Advanced Seminar Computer Science
Fortgeschrittenes Seminar im Bereich Informatik.
Weitere Module
Computer Vision
Grundlagen und Verfahren der Computervision.
Weitere Module
Geometric Modeling and Computer Animation
Geometrische Modellierung und Computeranimation.
Weitere Module
Visual Computing
Verfahren und Anwendungen der visuellen Informationsverarbeitung.
Weitere Module
Real-Time Video Processing I
Echtzeitverarbeitung von Videodaten.
Weitere Module
Image Synthesis
Verfahren zur Bilderzeugung und Rendering.
Weitere Module
Practical Course Visual Computing
Praktische Übungen in Visual Computing.
Weitere Module
Scientific Visualization
Visualisierung wissenschaftlicher Daten.
Weitere Module
Information Visualization and Visual Analytics
Visualisierung von Informationen und visuelle Datenanalyse.
Weitere Module
Correspondence Problems in Computer Vision
Korrespondenzprobleme in der Computervision.
Weitere Module
Multimodal Interaction for Ubiquitous Computers
Multimodale Interaktion für ubiquitäre Computersysteme.
Weitere Module
Human-Computer Interaction
Mensch-Computer-Interaktion.
Weitere Module
Modellbildung und Simulation
Mathematische Modellbildung und Simulation von Systemen.
Weitere Module
Machine Learning
Verfahren und Algorithmen des maschinellen Lernens.
Weitere Module
Reinforcement Learning
Verstärkendes Lernen und Algorithmen.
Weitere Module
Robotics I
Grundlagen der Robotik.
Weitere Module
Theoretical and Methodological Foundations of Service Technology and Engineering
Theoretische und methodische Grundlagen der Servicetechnologie und Serviceorientierung.
Weitere Module
Datenbanken und Informationssysteme
Datenbanksysteme und Informationssysteme.
Weitere Module
Parallele Systeme
Architektur und Programmierung paralleler Computersysteme.
Weitere Module
Hardware Verification and Quality Assessment
Verifikation von Hardware und Qualitätssicherung.
Weitere Module
Loose Coupling and Message Based Applications
Lose gekoppelte und nachrichtenbasierte Anwendungen.
Weitere Module
Service Computing
Service-orientierte Architektur und Service Computing.
Weitere Module
Data Compression
Datenkompression und Kompressionsverfahren.
Weitere Module
Digitale Systeme
Entwurf und Verifikation digitaler Systeme.
Weitere Module
Digital System Design II
Fortgeschrittene Themen im Design digitaler Systeme.
Weitere Module
Hardware Based Fault Tolerance
Fehlertoleranz in Hardware-Systemen.
Weitere Module
Mikrocontroller
Programmierung und Anwendungen von Mikrocontrollern.
Weitere Module
Real-Time Programming
Echtzeitprogrammierung und Echtzeitsysteme.
Weitere Module
Embedded Systems Engineering
Entwurf und Entwicklung von eingebetteten Systemen.
Weitere Module
Mobile Computing
Mobile Systeme und Anwendungen.
Weitere Module
Modelling, Simulation, and Specification
Modellierung, Simulation und formale Spezifikation.
Weitere Module
Distributed Systems I
Grundlagen verteilter Systeme.
Weitere Module
Optimization
Optimierungsverfahren und Algorithmen.
Weitere Module
Business Process Management
Verwaltung und Optimierung von Geschäftsprozessen.
Weitere Module
Advanced Business Process Management
Fortgeschrittene Methoden des Business Process Management.
Weitere Module
Hardware-Software-Codesign
Co-Design von Hardware und Software.
Weitere Module
Distributed Systems II
Fortgeschrittene Themen verteilter Systeme.
Weitere Module
Service Management and Cloud Computing, and Evaluation
Service-Management, Cloud Computing und Evaluierung.
Weitere Module
Data Engineering
Datenverarbeitung und Data Engineering.
Weitere Module
Practical Course Embedded Image Processing
Praktische Übungen in Bildverarbeitung für eingebettete Systeme.
Weitere Module
Practical Course Information Systems
Praktische Übungen in Informationssystemen.
Weitere Module
Practical Course Robotics
Praktische Übungen in Robotik.
Weitere Module
Robotics II
Fortgeschrittene Themen der Robotik.
Weitere Module
Theoretical and Methodological Foundations of Autonomous Systems
Theoretische und methodische Grundlagen autonomer Systeme.
Weitere Module
IT-Strategy
IT-Strategien und IT-Management.
Weitere Module
Advanced Information Management
Fortgeschrittene Methoden des Informationsmanagements.
Weitere Module
Information Integration
Integration heterogener Informationssysteme.
Weitere Module
Data Warehousing, Data Mining, and OLAP
Data Warehousing, Data Mining und Online Analytical Processing.
Weitere Module
Advanced Service Computing
Fortgeschrittene Themen des Service Computing.
Weitere Module
3D Scanner - Algorithms and Systems
3D-Scannertechnologien, Algorithmen und Systeme.
Weitere Module
System and Web Security
Sicherheit von Systemen und Webanwendungen.
Weitere Module
Security and Privacy
Sicherheit und Datenschutz in Informationssystemen.
Weitere Module
IT Service Management
Management von IT-Services.
Weitere Module
Detection and Pattern Recognition
Erkennung und Mustererkennung.
Weitere Module
Fachpraktikum Rechnergestützte Methoden der Produktentwicklung
Praktikum zu rechnergestützten Methoden der Produktentwicklung.
Weitere Module
Computer Interface Technologien
Technologien für Computer-Schnittstellen.
Weitere Module
Parallele Programmierung
Programmierung paralleler Systeme.
Weitere Module
Rapid Prototyping
Schnelle Prototypenerstellung.
Weitere Module
Real-Time Video Processing II
Fortgeschrittene Echtzeitverarbeitung von Videodaten.
Weitere Module
Fachpraktikum Eingebettete Systeme
Praktikum zu eingebetteten Systemen.
Weitere Module
Fachpraktikum Rechnerarchitektur
Praktikum zu Rechnerarchitektur.
Weitere Module
Fachpraktikum Verteilte Systeme
Praktikum zu verteilten Systemen.
Weitere Module
Research Project
Forschungsprojekt.
Weitere Module
Imaging Science
Wissenschaft und Technologie der Bildaufnahme und -verarbeitung.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Der Master Computer Science an der Universität Stuttgart baut auf einem grundständigen Informatikstudium auf und vertieft methodische wie forschungsorientierte Kompetenzen. Die Nähe zu international sichtbaren Forschungsgruppen im Bereich Visual Computing prägt das Profil des Studiengangs deutlich.
Anders als generalistische Informatikmaster legt dieser Studiengang einen klaren Akzent auf visuelle und wahrnehmungsbezogene Datenverarbeitung, ohne dabei die breite methodische Basis der Informatik zu vernachlässigen.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine sind die Theoretical and Methodological Foundations of Visual Computing, die formale und algorithmische Grundlagen für die Verarbeitung visueller Daten vermitteln, sowie Computer Vision, das sich mit maschinellem Sehen, Bildanalyse und darauf aufbauenden Anwendungen beschäftigt.
Ergänzt wird das Programm durch das Advanced Seminar Computer Science, in dem aktuelle Forschungsarbeiten gelesen, diskutiert und präsentiert werden – eine direkte Vorbereitung auf wissenschaftliches Arbeiten und spätere Abschlussarbeiten.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Studierende mit einem informatiknahen Bachelorabschluss, die Interesse an mathematisch-algorithmischen Grundlagen sowie an visueller Datenverarbeitung mitbringen und sich auf anspruchsvolle, forschungsnahe Inhalte einlassen möchten.
Wer lieber breit gefächerte Anwendungsentwicklung ohne starken theoretischen Unterbau sucht, findet an anderer Stelle möglicherweise ein passenderes Profil; hier zahlt sich Ausdauer bei formalen und konzeptionellen Fragestellungen aus.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen richten sich häufig an Tätigkeitsfelder rund um Computer Science-Fachkräfte, etwa in Softwareentwicklung, Datenanalyse, Bildverarbeitung oder angewandter Forschung in Industrie und Wissenschaft.
Die Kombination aus theoretischer Tiefe und Spezialisierung auf visuelle Datenverarbeitung verschafft Zugang zu Bereichen wie Computer Vision, maschinelles Lernen und forschungsnahe Softwareentwicklung, in denen spezialisierte Kompetenzen zunehmend gefragt sind.
Hochschule & Format
Die Universität Stuttgart bietet den Studiengang als forschungsorientiertes Vollzeitprogramm am Standort Stuttgart an, eingebettet in ein Umfeld mit enger Verzahnung von Lehre und aktueller Forschung.
Die zulassungsfreie Zulassung erleichtert den formalen Einstieg, verlangt aber Eigenverantwortung bei der Wahl passender Vertiefungen und bei der kontinuierlichen Auseinandersetzung mit anspruchsvollen Modulinhalten.
Zulassung & Zugangswege
ZulassungsfreiComputer Science ist an der Uni Stuttgart in der Regel zulassungsfrei – der Einstieg ist ohne Numerus Clausus möglich.
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.
Gute Nachrichten: zulassungsfrei
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
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.
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
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Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
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Ohne Zusatzkosten
Automatisch dabei.
Mit deiner Einschreibung über StudySmarter ist die Jobgarantie inklusive – du musst nichts extra buchen.
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Der Weg vom Studienabschluss zur fachlichen oder disziplinarischen Leitung verläuft in der Informatik meist über wachsende Verantwortung für komplexere Systeme und Teams.
- Einstieg als Software- oder Data EngineerDirekter Berufseinstieg mit Fokus auf Implementierung, Datenverarbeitung oder erste Aufgaben im Bereich Computer Vision · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche SpezialisierungVertiefung in Bildverarbeitung, maschinellem Lernen oder Systementwicklung mit zunehmender Eigenverantwortung · 2 bis 5 Jahre
- Senior- oder ForschungsrolleVerantwortung für anspruchsvolle Projekte, technische Konzeption oder angewandte Forschung · 5 bis 8 Jahre
- Technische oder disziplinarische LeitungLeitung von Teams, Architektur- oder Forschungsverantwortung in Unternehmen oder wissenschaftlichen Einrichtungen · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Computer Science-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Die Arbeitswelt für Computer Science-Fachkräfte verändert sich durch zunehmende Automatisierung und den Einsatz von KI-Werkzeugen spürbar.
Wie KI den Beruf verändert
Gerade in visuell geprägten Teilbereichen der Informatik verschiebt sich die Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Maschine deutlich.
KI nimmt dir ab
- Automatisiertes Trainieren und Optimieren von Modellen für Bildverarbeitung
- Routinemäßige Datenvorverarbeitung und Annotation großer Bilddatensätze
- Standardisierte Implementierung bekannter Algorithmen aus Bibliotheken
- Erste automatisierte Fehler- und Qualitätsprüfungen in Softwarepipelines
Menschlich gefragter denn je
- Konzeption neuer Lösungsansätze für ungelöste Forschungsfragen
- Kritische Bewertung und Interpretation von Modellverhalten und Ergebnissen
- Kommunikation komplexer technischer Zusammenhänge im Team oder mit Auftraggebenden
- Verantwortungsvolle Entscheidungen bei ethisch sensiblen Anwendungen wie Bildüberwachung
Kompetenzen aus Theoretical and Methodological Foundations of Visual Computing und Computer Vision bilden die fachliche Basis für viele der genannten Tätigkeitsfelder.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Stuttgart, 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
Werkstudentenjobsin StuttgartLive Praktikain StuttgartLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
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 Universität Stuttgart – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
US
Universität Stuttgart
Staatliche HochschulePräsenzstudiumStuttgart
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Starker Forschungsbezug durch Vertiefung in Visual Computing und Computer Vision
- Zulassungsfreier Zugang erleichtert den Einstieg in den Studiengang
- Klares Profil durch spezialisierte Module statt beliebiger Themenvielfalt
Worauf du achten solltest
Wer bislang wenig Berührung mit theoretischen und mathematischen Grundlagen der Informatik hatte, sollte sich auf einen anspruchsvollen Einstieg einstellen, da die Vertiefungsmodule ein solides methodisches Fundament voraussetzen.
Passt Computer Science zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für theoretische und algorithmische Grundlagen der Informatik.
- Visuelle Datenverarbeitung und Computer Vision reizen dich mehr als reine Anwendungsentwicklung.
- Du bringst bereits einen informatiknahen Bachelorabschluss mit.
- Forschungsnahes, seminaristisches Arbeiten motiviert dich statt abzuschrecken.
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Häufige Fragen
Ist der Master Computer Science an der Universität Stuttgart zulassungsbeschränkt?
Nein, die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, ein passender fachlicher Hintergrund aus dem Bachelorstudium wird dennoch vorausgesetzt.
Welche fachlichen Schwerpunkte prägen den Studiengang?
Besonders prägend sind die Module zu Visual Computing und Computer Vision, ergänzt durch ein forschungsorientiertes Advanced Seminar.
Für welche Berufsfelder qualifiziert der Abschluss?
Der Abschluss richtet sich vor allem an Tätigkeiten im Umfeld von Computer Science-Fachkräften, etwa in Softwareentwicklung, Datenanalyse und angewandter Forschung.
Wird der Studiengang in Vollzeit angeboten?
Ja, der Master Computer Science an der Universität Stuttgart ist als Vollzeitstudiengang konzipiert.
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