Department Engineering

Embedded Systems Engineering

Im Studium

Embedded Systems Engineering 5

„Der European Chip Act ist die bedeutendste Initiative der Europäischen Union zur nachhaltigen Stärkung der Halbleiterindustrie und der Elektronik in Europa. Die Region Steiermark-Kärnten ist einer der erfolgreichsten europäischen Entwicklungsstandorte für Halbleiterprodukte und profitiert unmittelbar davon. Als Absolvent:in der Studienrichtung Embedded Systems Engineering haben Sie dadurch langfristig beste Chancen auf eine erfolgreiche Karriere in der Elektronikindustrie.“

FH-Prof. Priv.-Doz. DI Dr. Christian Vogel, Studiengangsleiter

Die Schwerpunkte des Masterstudiums

Innovativ. Agile Software- und Hardwareentwicklung.

Die hohe Komplexität intelligenter Elektronik erfordert es, die Produktentwicklung neu zu denken. Sie lernen moderne Methoden und Prinzipien der agilen Software- und Hardwareentwicklung kennen, um Produkte flexibel und iterativ zu entwickeln. Sie entwerfen qualitätsgesicherte und zuverlässige Soft- und Hardware für eine dynamische Welt.

KI. Maschinelles Lernen und Datenanalyse.

Sie vertiefen Ihr Verständnis für statistische Methoden und Datenanalyse, um datengetriebene Lösungen für verschiedene Anwendungsgebiete zu entwickeln. Sie lernen fortschrittliche Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen und anzuwenden, um Muster und Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu extrahieren.

High-Tech. System-on-Chip Design.

Moderne integrierte Schaltkreise vereinen eine Vielzahl von Funktionen auf einem einzigen Chip und werden so zum System-on-Chip. Sie erwerben fundierte Kenntnisse der Mikroelektronik und Mikroprozessortechnik, um komplexe und leistungsfähige Chips zu entwerfen und zu verifizieren.

High-Performance. Realtime Computing.

Echtzeitreaktionen auf Eingaben und Ereignisse sind entscheidend für Anwendungen wie autonomes Fahren, industrielle Automatisierung und Energienetze. Sie befassen sich mit modernen Computer- und Softwarearchitekturen für eingebettete Systeme, um mit Algorithmen des maschinellen Lernens und der Signalverarbeitung große Datenmengen mit minimaler Verzögerung verarbeiten zu können.

Angewandte Forschung.

Nationale und internationale Kooperationen mit Hochschulen und Unternehmen ermöglichen Ihnen die direkte Mitarbeit an innovativen Technologieprojekten. Außerdem vertiefen Sie Ihr Wissen auf dem Gebiet Ihrer Masterarbeit.

Organisation

Unsere Studienorganisation zeichnet sich durch eine äußerst praxisorientierte Herangehensweise aus. In exzellent ausgestatteten Laboren arbeiten Studierende in kleinen Gruppen, um eine individuelle Betreuung und viele praktische Erfahrungen zu gewährleisten. Darüber hinaus bündeln wir die Studien- und Präsenzzeiten von Mittwoch bis Freitag. Das ermöglicht es Ihnen durch eine Teilzeitbeschäftigung in einem facheinschlägigen Unternehmen zusätzliche Praxis zu sammeln.