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Modellieren und Simulieren lernen – Universität Innsbruck
Wissenschaftliche Simulation

Das Erweiterungsstudium Scientific Computing geht in sein zweites Jahr.

Model­lie­ren und Simu­lie­ren ler­nen

Wie pro­fitiert man von Modellie­rung und Simul­ation – der dritten Säule modern­er Wissens­chaft? Wie hält man Schritt mit der rasan­ten Weiter­ent­wick­lung com­puterg­estützter Method­en und Werk­zeuge im eigenen Fachg­ebiet? Im Winters­emester geht das Erweite­rungss­tudium Scien­tific Comp­uting in sein zweites Jahr – mit sieben Lehr­veran­stal­tungen, die passende Ant­worten lie­fern.

Von der Physik bis hin zur Medizin, ob bei der Analyse historischer Manuskripte oder zur Genomsequenzierung – die heutige Wissenschaft nutzt Methoden, Techniken und Werkzeuge des Scientific Computing umfassender denn je. Auch aus dem beruflichen Umfeld oder der gesellschaftlichen und politischen Debatte sind Modellierung und Simulation nicht mehr wegzudenken, wie jede Diskussion über den Klimawandel verdeutlicht.

Das Erweiterungsstudium Scientific Computing (Extension Programme Scientific Computing, EPSC) vermittelt interdisziplinär die nötigen Kenntnisse: Von den Grundlagen des wissenschaftlichen Rechnens, Modellierung und Numerik, über Einblicke in moderne Softwareentwicklung und geeignete Software bis hin zur Implementierung performanter Simulationen auf spezialisierter Hardware.

In diesem Wintersemester werden angeboten:

Einführung in das Scientific Computing und Genderkompetenz (VO2, 2 ECTS-AP, LV 198701)
Eine Orientierungshilfe für das weite Terrain des Scientific Computing und das Erweiterungsstudium anhand von Beispielen.

Softwaremanagement für das Scientific Computing (VU2, 3 ECTS-AP, LV198702)
Moderne Werkzeuge und Arbeitstechniken für effiziente und reproduzierbare computergestützte Forschung. Einblicke in Git, Continuous Integration, Unit-Tests, Containerisierung, ...

Grundlagen des Scientific Computing (VU3, 5 ECTS-AP, LV 198703)
Eine zugängliche und fundierte Einführung in das Scientific Computing als Werkzeug: von Fragen der Modellierung bis hin zu Methoden und konkreten Implementationen sowie deren Grenzen.

Numerik partieller Differentialgleichungen (VU3, 5 ECTS-AP, LV 198706)
Kein mathematisches Werkzeug wird öfter zur Beschreibung der physikalischen Realität genutzt als partielle Differentialgleichungen. Diese LV vermittelt geeignete numerische Lösungsstrategien.

Softwarelösungen im HPC (VU2, 3 ECTS-AP, LV 198714)
Ein Blick über den Tellerrand: Wie löst man Probleme der Theoretischen Chemie und Molekulardynamik und ein Einstieg ins Maschinelle Lernen.

C und C++ in der Simulationsentwicklung (VU3, 5 ECTS-AP, LV 198705)
Programmieren um numerische Probleme richtig und effizient zu lösen ist keine verbreitete, aber eine sehr gesuchte Fähigkeit – hier der Einstieg.

HPC Implementierungen B: Beschleuniger (VU3, 5 ECTS-AP, LV 198710)
Spezielle Probleme verlangen nach spezieller Hardware und den Fähigkeiten, diese zu nutzen.

Antworten auf die drängendsten Fragen zum Erweiterungsstudium Scientific Computing:

Die EPSC-Startseite bietet einen schnellen Überblick. Alle Details unter Studieren an der Universität Innsbruck und im Zweifelsfall ziehen Sie bitte das Curriculum 2022 zu Rate.

Erweiterungsstudien an der Universität Innsbruck ermöglichen es Studierenden und Absolvent:innen bestimmter Studienfächer, zusätzliches Wissen im Rahmen eines Ergänzungsstudiums zu erwerben - in der Regel mit einem Aufwand von 30 bis 60 ECTS in Fachvorlesungen.

Die Vorlesungen des EPSC stehen allen interessierten Studierenden offen (wenn die Teilnehmer:innenzahl begrenzt ist, werden EPSC-Studierende vorgereiht). Wenn Sie nicht die Zeit haben, das gesamte Studienprogramm zu absolvieren: treffen Sie doch eine Auswahl (bezüglich einer etwaigen Anrechenbarkeit im Hauptstudium wenden Sie sich bitte an die entsprechende Studienbeauftragte oder den passenden Studienbeauftragten).

Das Team des Erweiterungsstudiums Scientific Computing freut sich auf alle Studierende und Absolvent:innen, welche die faszinierende Welt der Modellierung und Simulation kennenlernen möchten. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an scientific-computing@uibk.ac.at.

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