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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Dieses Thema behandelt die grundlegenden Konzepte und Technologien, die zur Vernetzung von Fahrzeugen genutzt werden.
Hier werden die Basisprinzipien des autonomen Fahrens sowie die zugrundeliegende Technologie und Konzepte erläutert.
Dieser Abschnitt analysiert die Rolle von Sensoren und Aktoren in modernen Fahrzeugen und deren Bedeutung für die Sicherheit und Effizienz.
Hier werden die verschiedenen Kommunikationssysteme und Protokolle, die für die Vernetzung von Fahrzeugen benötigt werden, vorgestellt.
Dieser Abschnitt beschäftigt sich mit den Algorithmen und Softwarearchitekturen, die in vernetzten und autonomen Fahrzeugen zum Einsatz kommen.
Dieser Abschnitt befasst sich mit den rechtlichen und ethischen Herausforderungen, die mit der Einführung autonomer Fahrzeuge einhergehen.
Die Vorlesung „Vernetzte Mobilität und autonomes Fahren“ an der Universität Erlangen-Nürnberg vermittelt Dir umfassendes Wissen über die Zukunft der Mobilität. Diese fächerübergreifende Veranstaltung bietet Dir Einblicke in technologische, rechtliche und ethische Aspekte des autonomen Fahrens und der vernetzten Verkehrssysteme. Im Verlauf des Semesters erhältst Du sowohl theoretisches Wissen in Vorlesungen als auch praktische Fähigkeiten durch Übungen, die Dich optimal auf die Herausforderungen in diesem wachsenden Bereich vorbereiten.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Veranstaltung erstreckt sich über ein Semester und umfasst sowohl Vorlesungen als auch praktische Übungen.
Studienleistungen: Die Studienleistungen werden in Form einer schriftlichen Klausur am Ende des Semesters erbracht.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Einführung in die vernetzte Mobilität, Grundlagen des autonomen Fahrens, Sensoren und Aktoren in Fahrzeugen, Kommunikationssysteme für vernetzte Fahrzeuge, Algorithmen und Softwarearchitekturen, Rechtliche und ethische Aspekte des autonomen Fahrens.
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Felix E.
Nancy F.
Stefan Z.
Stephan S.
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