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Computing Future - Zertifikatsstudiengang

Wissenschaftliches Rechnen ist aus technischen Berufen nicht mehr wegzudenken. Von Simulationen über Algorithmischen Systemen zu Maschinellem Lernen.

Wissenschaftliches Rechnen als ein grundlegender Baustein zur Realisierung von Digitalisierung - deren Bedeutung und Dringlichkeit die Bundesregierung in aktuellen Strategiepapieren betont. Die Leibniz Universität Hannover leistet ihren Beitrag zu einer erfolgreichen Digitalisierung, indem sie den Aufbau eines Zertifikatsstudiengangs Computing Future unter der Leitung von Herrn Prof. Dr. Thomas Wick fördert.

In zahlreichen Branchen erlauben Simulationen ein tieferes Verständnis komplexer und gekoppelter Phänomene. Gleichzeitig können Versuche, Tests und Experimente mit hohen Kosten vermieden werden ohne auf den Erkenntnisgewinn verzichten zu müssen. Zusätzlich wird durch steigende Rechenleistungen der Einsatz mathematischer Methoden am Computer immer attraktiver und naheliegender. In naher Zukunft sollen mehr Fachkräfte die Chance haben, von den Vorteilen Wissenschaftlichen Rechnens und Algorithmischer Systeme zu profitieren und damit ihr Unternehmen digital voranzubringen.

Das Weiterbildungsprogramm Computing Future ist entstanden in der Arbeitsgruppe Wissenschaftliches Rechnen am Institut für Angewandte Mathematik der Leibniz Universität Hannover. Die AG Wissenschaftliches Rechnen arbeitet seit Jahren auch international an der Schnittstelle von Angewandter Mathematik und Ingenieurswissenschaften. Forschung und Lehre finden zu drei Kernaspekten statt: Mathematische Modellierung, Design und Analyse von Algorithmen, sowie Softwareentwicklung. Anwendungsgebiete sind Multiphysiksimulationen in der Strömungs- und Festkörpermechanik, paralleles Höchstleistungsrechnen sowie die Modellierung und Simulation von Riss- und Schädigungsprozessen. Nun wollen wir das Fachwissen von Ihnen und Ihren Mitarbeitern im o.g. Zertifikatsstudiengang erweitern, vertiefen und direkt anwendbar machen.

Besonders angesprochen werden berufstätige Fachkräfte mit ingenieurwissenschaftlichem Hintergrund, die State-of-the-Art Methoden im Bereich des Wissenschaftlichen Rechnens und Algorithmischer Systeme beherrschen wollen.

  • Modul 1: Was ist Scientific Computing?

    • Einführung Numerische Modellbildung
    • Mathematische Modellierung
    • Algorithmen

  • Modul 2: Numerik - Problemlöser 4.0

    • Differentialgleichungen
    • Kontinuumsmechanik
    • High Performance Computing
    • State-of-the-Art Anwendungen

  • Modul 3: Werkzeug Programmierung

    • Objektorientierte Programmierung
    • C, C++, Python, Matlab o.ä.
    • Nachhaltiges Programmieren

  • Modul 4: Künstliche Intelligenz!

    • Briefing Statistik
    • Neuronale Netze
    • Algorithmische Systeme

  • Modul 5: Smart im Team

    • Interdisziplinäre Verknüpfung
    • Design Thinking
    • Projektarbeit

  • Modul 6: Smart im Job

    • Case Study
    • Festigung und Prüfung
    • Präsentation

 

Sechs Module à 5 ECTS, praktisch unterteilt in Präsenz und Selbststudium, erlauben Wissenstransfer mit dem Vorteil individueller Betreuung, insbesondere im Rahmen des persönlichen Abschlussprojekts. Den rote Faden bildet das problemorientierte Arbeiten mit dem Ziel, smartes Rechnen im eigenen Arbeitsfeld zu ermöglichen.


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Direkte Ansprechpartner: www.ifam.uni-hannover.de/ifam_wissenschaftliches_rechnen.html.