Informatik

Master of Science
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Worum geht's?

Ziel eines Masterstudiums im Bereich der Informatik ist die fundierte Weiterqualifizierung der Absolventinnen und Absolventen der Bachelorstudiengänge auf hohem akademischem Niveau mit vielen Wahlmöglichkeiten. Praxisrelevante Kompetenzen auf dem neuesten Stand von Wissenschaft und Technik werden vermittelt.

Der Studiengang führt in drei Semestern Regelstudienzeit zum Masterabschluss. Er zeichnet sich insbesondere durch drei innovative Studienschwerpunkte aus, die nach eigenen Interessen und Neigungen gewählt werden können. Hierzu gehören:

  • Embedded Systems,
  • Smart & Interactive Systems,
  • Software Engineering.

Der Masterstudiengang befähigt grundsätzlich zur Promotion – etwa am gemeinsamen Promotionszentrum für Angewandte Informatik der Hochschule RheinMain, der Hochschule Darmstadt, der Frankfurt University of Applied Sciences und der Hochschule Fulda.

Was brauche ich?

  • Der Studiengang setzt einen Bachelorabschluss in der Informatik mit min. 50%-65% Informatikanteil, entsprechend der Empfehlungen der Gesellschaft für Informatik e. V., voraus.
  • Zusätzlich muss die Gesamtnote des Bachelorabschlusses mindestens "gut" (2,0) betragen. Falls die Gesamtnote schlechter als 2,0 und besser/gleich 2,5 ist, kann man zugelassen werden, wenn man eine besondere fachliche Qualifikation in den Bewerbungsunterlagen oder einem Vorstellungsgespräch nachweisen kann.

Detaillierte Informationen finden Sie in der Zulassungssatzung (PDF 134 KB).

Was kann ich damit machen?

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs sind grundsätzlich für alle Gebiete der Informatik qualifiziert, da das Studium nicht an einem bestimmten Berufsbild ausgerichtet ist. Die Einsatzbreite deckt damit sowohl den akademischen als auch den nichtakademischen Arbeitsmarkt ab. Komplexe Aufgabenstellungen in Unternehmen, wissenschaftlichen Einrichtungen sowie der öffentlichen Verwaltung können bearbeitet werden. Zudem können Führungspositionen in der IT oder verwandten Bereichen übernommen werden.

Steckbrief

Studienort

Wiesbaden, Campus Unter den Eichen

Regelstudienzeit

3 Semester

Hauptunterrichtssprache

Deutsch

Akkreditierungsagentur

ASIIN

Studienbeginn

zum Winter- und Sommersemester

Zulassung

Kontakt

Der i-Punkt am Campus Kurt-Schumacher-Ring hilft bei allen Fragen zum Studium und zur Bewerbung weiter.

Ansprechpartner im Studiengang selbst ist Prof. Dr. Ulrich Schwanecke.

Studienverlauf nach der PO (Prüfungsordnung) 2017

Studierenden haben die Möglichkeit, sich für eine der drei Studienschwerpunkte Embedded Systems, Smarte & Interactive Systems oder Software Engineering zu entscheiden.
Die mit * gekennzeichneten Module sind mit Schwerpunktoption. Studienschwerpunkte können auf Antrag mit einen entsprechenden Vermerk auf ihrem Zeugnis erscheinen. Die Master-Arbeit muss in dem Studienschwerpunkt angesiedelt sein.

Verlauf des Studiums

Hier finden Sie die Modulbeschreibungen aller Lehrveranstaltungen des Master-Studiengangs Informatik als pdf-Datei.

Den Modulbeschreibungen kann man den Inhalt einer Lehrveranstaltung entnehmen, der als Stoff im Studium vermittelt wird.

Modulhandbuch für die Prüfungsordnung 2017 (Stand 05.02.2018)

Alte Versionen der Modulhandbücher finden Sie im Archiv.

(gültig ab Wintersemester 2017/2018)

Prüfungstermine

Die Prüfungen werden in der Regel im Anschluss an die betreffenden Lehrveranstaltungen angeboten. Zusätzlich werden Wiederholungsprüfungen für Veranstaltungen des Vorsemesters angeboten.

Schriftliche Prüfungen dauern 90 bis 120 Minuten, mündliche Prüfungen dauern je Prüfling 25 Minuten.

Soweit ein Modul Anteile in Form eines Praktikums oder seminaristischen Unterrichts enthält, ist für diese eine Anwesenheit an mindestens 75 % der Zeit Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme.

Die Prüfungstermine werden gegen Ende des jeweiligen Semesters festgelegt und über AOR veröffentlicht.

Der Klausurzeitraum ist am Ende der Vorlesungszeit und erstreckt sich auf max. 5 zusammenhängende Wochen (die letzte Woche der Vorlesungszeit, ersten 4 Wochen der vorlesungsfreien Zeit).

Prüfungs- und Studienordnung

Für den Master-Studiengang Informatik gelten neben den ABPO (Allgemeinen Bestimmungen für Prüfungsordnungen) der Hochschule RheinMain auch zusätzlich die BBPO (Besonderen Bestimmungen für Prüfungsordnungen) für diesen Studiengang.

Die gültigen Versionen der BBPO finden sie unter  Prüfungs-und Studienordnung des Fachbereiches Design Informatik Medien

Prüfungsergebnisse

Studierende können ihre Prüfungsergebnisse über das Prüfungs-Portal der Hochschule RheinMain (HIS-QIS) abrufen.

Über QIS haben Studierende u.a. Zugriff auf Sammelscheine und Notenspiegel. Der Zugang erfolgt über den HDS-Account (HDS = HochschulDirectoryService), der vom ITC (IT-Center) vergeben wurde.

Zum Prüfungs-Portal der Hochschule RheinMain

Anerkennung von Leistungen

Informationen zur Anerkennung von Leistungen finden Sie unter folgendem Verweis.
Anerkennung von Leistungen

Während des Studiums werden von den Studierenden Projekte bearbeitet. Eine Auswahl von diesen Projekten werden im Folgenden kurz beschrieben.

Entwicklung einer interaktiven Lern- und Trainings-Web-App für das Thema 'vollständige Induktion'

Many students, especially first year students, have problems with the proof by complete induction. Tasks that require complete induction are often omitted in exams because a considerable proportion of the students fail to understand the topic. To tackle this problem, the interactive learning and training app ‘complete induction’ is designed to help students understand and exercise mathematical problems on the topic of complete induction.
The app is divided into three sections:
- a tutorial page to introduce the topic with explanations and interactive examples.
- a task area with exercises that can be filtered by topic and difficulty.
- a game section where different exercises can be trained in a playful way, using
gamification elements to increase fun.
The main goal of the app is to support students and provide an additional way to prepare for exams.

(Tatjana Merkel, Yentl Deuster und Dennis Marciniak, SoSe2022, bestes Poster)

Human Activity Regcognition and Motion Analysis

The target of this project is to achieve a relieve for caregivers of persons with dementia through automated documentation of daily activities.

There are three approaches for this semester to get closer to this target. For one the machine-learning-model used to classify the daily activities, should be improved, so that an activity can be predicted with a higher confidence. Also subject of investigation is to use all available sensors of a wearable in order to improve the prediction.In this phase of the project, the focus is particularly on the recording, processing and later the recognition of audio data. And finally, software tests will be introduced in this semester, so that functionality can be assured throughout the application. It is important to guarantee the quality of the code, so that on the one hand the functionality of the application is guaranteed, but in the future also new developers can work on the project without corrupting already existing code during their development work. Accordingly, unit tests, functional tests and integration tests are written.

(Can Dogan, Matthias Lang, Dung Trinh, SoSe2022)

Generierung und Visualisierung von MMORPG Player versus Environment Taktiken mit Hilfe von Machine Learning Ansätzen

MMORPG's require players to role-play based interaction (tactics) to defeat opponents. However, many players do not have optimal roles and cannot spend the necessary time to learn complex interactions in tactics. Therefore, the question is whether it is possible to generate meaningful strategies based on already recorded PVE battles to support these players. To solve this problem, the metadata will be analyzed using statistical methods with respect to class and role distribution. Furthermore, unsupervised machine learning approaches are used to predict the classes, synergies, phases in fights and the position of the players. Through these findings, game tactics will be extracted and new ones generated later in the project.

(Farnod Bahrololloomi, Nikolas Ott, SoSe2022)

Comparing raw audio generation algorithms on the task of music generation

Music can be found in almost every movie, video game or public location. Its targeted use can change people’s mood, encourage buying decisions or add context to accompanying content. However, composing, recording and mixing music is a creative process, that takes a lot of time and skill to master. This poses the question, if pleasing music can be generated autonomously. Deep neural networks have been known to solve a wide range problems. During this semester’s project I will compare different network architectures to generate sample based music, show how they can be trained and rate results.

(Fabian Stahl, SoSe2019, bestes Poster)

Modellgetriebenes Rapid-Prototyping für mobile Anwendungen

Nowadays, almost every person owns a smartphone. In Germany by itself, over 57 Mio. people use a smart device. This leads to a huge demand for mobile applications. Many companies, newspapers or sport clubs have their own dedicated apps that display news and general information. With these, users can communicate and interact with those external resources. As an example, there are some apps for timetable information, ticket reservations or the comparison of gas station prices. The aim is to integrate the customer as early as possible into the development process in order to achieve the required results and to avoid complex adaptions afterwards. Within this project, we want to provide a fast and simple possibility for developers to formally describe the mentioned elements in collaboration with their clients rapidly. With the following automated generation of at least wide parts of application code, an executable app prototype – perhaps for several platforms, such as Android or Apple iOS – as well as testing possibilities can be created in a short period of time.

We decided to do model-driven development for the implementation of this project. Doing this, the aim is to define and formalize models that sufficiently cover the target domain and to generate a framework of source code for the target application afterwards. Domain specific languages (DSLs) are common to describe those representations. The obtained knowledge is used to create the models which further can be transformed or validated in order to optimize them for the target domain. Finally, the source code or additional artifacts, such as documentation or tests, are generated automatically. Handwritten source code or other frameworks can be injected at this step, resulting in a runnable application. As the models exist persistently, a large amount of artifacts can be created based on the represented knowledge, therefore an independency of the target platform is achieved. Another powerful advantage of model-driven development is the possibility to rapidly react on changes in the specification by only little outlay. Adapting the high-level code written in the DSL, just one click is needed to receive a presentable application containing all adjustments.

(Jenny Frey, Tamino Laub, SoSe2019)

Informationsverarbeitung heterogener Datenstrukturen mittels diverser Business Intelligence Applikationen

The RheinMain University is considering whether the use of Business Intelligence (BI) tools in particular parts of the administration is reasonable and valuable. These BI tools should enable new opportunities and different views of university data and hopefully create a more simplify Reporting. The Master project has to analyze several software solutions from a professional and technical perspective. Furthermore the team evaluate with general and application-specific criteria the benefit of each BI tool.

(Abasin Halim, Magnus Hanet, Andreas Albrant, Matthias Kaul, Josefine Pawlik, SoSe2019)

Hardwareentwurf einer stackbasierten Manycorearchitektur

With the ManyCore project we propose a network-on-a-chip (NoC) architecture with the J1Sc by Prof. Dr. Steffen Reith as its basis. The J1Sc is a stackbased CPU written in SpinalHDL that is a more readable version of the original J1 by James Bowman written in Verilog. SpinalHDL is a high level synthesis library for Scala, which simplifies the process of creating your own hardware as one can use the full featureset of its core language. During the project the J1Sc will be upgraded from a 16-bit CPU to a 32-bit architecture. The higher word-size grants us a bigger instructionset, which enables us to construct a network out of the single cores. This Network allows us to increase the number of cores and enables the communication of each core.

Additionaly we will create a simulator, which should function as the software version of the ManyCore-CPU and shall be used with the programming language Forth. The simulator also has a GUI that can depict the memory of the simulated CPU. Therefor a display for different values and elements has to be implemented. The emulation will be realized through a REPL (read-eval-print loop), which will be used for debugging and simulating the CPU
functionality.

(Brendan Christy, Marvin Suhr, Tiras Zemicael, WS2018/19, bestes Poster)

Automatic Video Summarization by Deep Learning

Given an input video, the goal of video summarization is to create a shorter video that captures the important information of the input video. Video summarization is a structured prediction problem where the input is a sequence of video frames and the output is an interestingness score indicating whether a frame is likely to be selected for the summary or not. As such a challenging prediction problem is a good fit for deep learning techniques, we use Long short-term memory networks to generate the summary.

Our approach uses two pipelines to analyze the visual data of the frames and the spoken language captured in the subtitles of the video. Each pipeline trains its own LSTM on the corresponding data and predicts an interestingness score per frame or subtitle section. This is then used to generate a summary by selecting the most interesting shots of the video based on the interestingness score.

(Philipp Altmeyer, Jonas Depoix, Nadja Kurz, SS2018)

Liebe Erstsemester,

wir alle wissen, dass Sie in einer sehr schwierigen Situation das Master-Studium an unserer Hochschule beginnen. Wir planen im Sommersemester 2022 alle Veranstaltungen in Präsenz, unter Einhaltung des Hygienekonzeptes der Hochschule sowie der 3G-Regel (geimpft, genesen, getestet), anzubieten.

Unsere Einführungsveranstaltung findet am Montag, 04.04.2022 um 13:30 Uhr in Raum B002, Gebäude B1, Unter den Eichen sowie alternativ online über Zapp statt.

Zur digitalen Teilnahme benutzen Sie bitte den nachstehenden Link:                                                                  https://zapp.mi.hs-rm.de/meet/ulrich.schwanecke/Master-Info

Weitere Informationen zur Modulauswahl, Belegung und Beginn der Lehrveranstaltungen finden Sie im Begrüßungsschreiben für Erstsemester bzw. im Zeitplan für alle Masterstudiengänge oder am Aushang neben dem Sekretariat.

Einen guten Semesterstart wünscht

Ulrich Schwanecke

 

Am Montag, 4. April 2022 um 10:30 Uhr, lädt die Hochschule RheinMain alle Studierenden, die im Sommersemester 2022 ihr Studium am Standort Wiesbaden beginnen, herzlich zur Erstsemesterbegrüßung auf den Campus Kurt-Schumacher-Ring ein.

Das Grußwort der Präsidentin der Hochschule RheinMain zum Sommersemester 2022 per Videobotschaft finden Sie hier: https://www.hs-rm.de/de/hochschule/zielgruppeneinstieg/studierende

 

Die Corona-Situation entwickelt sich immer noch dynamisch und es ist leider nicht komplett auszuschließen, dass es noch zu Änderungen von Rahmenbedingungen durch die Bundes-/Landespolitik, das Ministerium oder das Präsidium kommt, so dass wir dann flexibel reagieren müssen und vielleicht Planungen nicht wie gedacht zum Tragen kommen. Unser Ziel ist es, durch unsere Planung auf ein so normales Sommersemester wie möglich hinzuarbeiten.

Wir bitten Sie deshalb, kontinuierlich die Homepage bzw. die Seite des Studiengangs, Meldungen im StudIP und Ihre Hochschul-E-Mail zu beobachten, damit Sie auf dem Laufenden hinsichtlich aller Entwicklungen sind.

Studienorganisation

Informationen zur Studienorganisation

Stundenpläne

Die aktuellen Stundenpläne befinden sich im AoR-System

Belegung

Wann und wie belege ich meine Lehrveranstaltungen

Interne Mitteilungen

Hier geht es zur Anmeldung im AoR-System

Gut zu wissen (wiki)

Alles was man als Informatik-Studierender wissen sollte

Formulare und Dokumente

Anträge und Informationen

Zugang zu den Rechnerräumen im Haus C und F

Wie kann ich eine Transponderkarte bekommen

MSDNAA Softwarelizenzen

Wann und wo kann ich Software ausleihen

Stud.IP

Stud.IP, ein offenes kommunikatives System für alle

Fachschaftsrat Design Informatik Medien

Der Fachschaftsrat Design Informatik Medien ist die studentische Vertretung aller Studierenden des Fachbereichs.
Zur Website des Fachschaftsrats

Selbstverwaltungsorgane / Gremien der Informatik-Studiengänge

Die Amtszeit der Vertreter aus der Gruppe der Professorinnen/Professoren und Mitarbeiterinnen/Mitarbeiter beträgt in der Regel 2 Jahre, für Studierende 1 Jahr.


Manche Gremien sind für mehrere Studiengänge zuständig.

Gremien der Informatik-Studiengänge

Studiengangsleiter

Prof. Dr. Ulrich Schwanecke
Telefon: +49 611 9495-1254

Studiengangssekretariat

Petra Philipp

Telefon: +49 611 9495-1201
Telefax +49 611 9495-1210

E-Mail: master-informatik(at)remove-this.hs-rm.de

Öffnungszeiten des Sekretariats:

Haus C Nord, Raum 105
Mo. - Fr.: 09:00 Uhr bis 12:00 Uhr und nach Vereinbarung
                 Tageweise im Homeoffice

 

Anschrift:
Hochschule RheinMain
FB DCSM / Studiengang Master-Informatik
Postfach 3251
65022 Wiesbaden

 

Besucheradresse:
Unter den Eichen 5
65195 Wiesbaden

Gebäude C-Nord

Personen des Studiengangs

Personen der Masterstudiengänge Informatik