MSE Master of Science in Engineering

The Swiss engineering master's degree


Jedes Modul umfasst 3 ECTS. Sie wählen insgesamt 10 Module/30 ECTS in den folgenden Modulkategorien:

  • ​​​​12-15 ECTS in Technisch-wissenschaftlichen Modulen (TSM)
    TSM-Module vermitteln Ihnen profilspezifische Fachkompetenz und ergänzen die dezentralen Vertiefungsmodule.
  • 9-12 ECTS in Erweiterten theoretischen Grundlagen (FTP)
    FTP-Module behandeln theoretische Grundlagen wie die höhere Mathematik, Physik, Informationstheorie, Chemie usw. Sie erweitern Ihre abstrakte, wissenschaftliche Tiefe und tragen dazu bei, den für die Innovation wichtigen Bogen zwischen Abstraktion und Anwendung spannen zu können.
  • 6-9 ECTS in Kontextmodulen (CM)
    CM-Module vermitteln Ihnen Zusatzkompetenzen aus Bereichen wie Technologiemanagement, Betriebswirtschaft, Kommunikation, Projektmanagement, Patentrecht, Vertragsrecht usw.

In der Modulbeschreibung (siehe: Herunterladen der vollständigen Modulbeschreibung) finden Sie die kompletten Sprachangaben je Modul, unterteilt in die folgenden Kategorien:

  • Unterricht
  • Dokumentation
  • Prüfung

Modules: 7

Angewandte Statistik und Datenanalyse (FTP_AppStat, 2020-2021)

Den Studierenden werden statistische Werkzeuge vorgestellt, die im industriellen Sektor, insbesondere in der Prozess- und Qualitätskontrolle, benutzt werden. Das Modul befähigt die Studierenden, selbstständig statistische Auswertungen zu planen und durchzuführen.

Vollständige Modulbeschreibung herunterladen

Mehr lesen
Digitale Bildverarbeitung (FTP_DigImPro, 2020-2021)

Ziel dieses Moduls ist die Vermittlung von Basiswissen im Bereich des Image Processing, wobei  Wert auf die mathematischen und algorithmischen Grundlagen gelegt wird. Ausserdem werden einige 2D und 3D Anwendungen in Industrie und Biomedizin besprochen.

Vollständige Modulbeschreibung herunterladen

Mehr lesen
Modelling Simulation and Optimisation (FTP_ModSim, 2020-2021)

Modelling, simulation and optimization are fundamental to solving problems in a number of fields of science, technology and life. Students will learn to design, implement, simulate, and optimize a model of dynamic system. Simulation, the exploration of the dynamic behavior of the model in time and space, is discussed for both continuous and discrete-event systems. Simulating a model allows the evaluation of…

Vollständige Modulbeschreibung herunterladen

Mehr lesen
Multi-agent systems (FTP_MultiASys, 2020-2021)

Natural, social, and engineered complex systems can be modelled as being composed of agents interacting with one another and their environment. This course introduces students to the theory, tools and techniques for understanding and solving problems related to such systems. 

The course is composed of two parts. In the first one, both cooperative…

Vollständige Modulbeschreibung herunterladen

Mehr lesen
Multiphysics (FTP_Multiphy, 2020-2021)

The module gives students insight into the modeling and simulation of coupled effects (multiphysics). The module provides an overview on the different application fields of multiphysics modeling and simulation in industry. Students learn the methodical procedures that are necessary for successfully solving modeling and simulation problems in the different areas of engineering and physics. The consolidation and…

Vollständige Modulbeschreibung herunterladen

Mehr lesen
Optimization (FTP_Optimiz, 2020-2021)

This course offers an introduction to optimization, emphasizing basic methodologies and underlying mathematical structures. Optimization refers to the application of mathematical models and algorithms to decision making.  A large number of quantitative real-world problems can be formulated and solved in this general framework. Applications of optimization comprise, for instance, decision problems in production…

Vollständige Modulbeschreibung herunterladen

Mehr lesen
Ordinary Differential Equations and Dynamical Systems (FTP_OrdDiff, 2020-2021)

In this module, students learn which class of dynamical phenomena can be described with systems of ordinary differential equations. They learn to recognize the fundamental behavior patterns of these systems and also to develop simulation models for them.

Vollständige Modulbeschreibung herunterladen

Mehr lesen