Master Thesis

Die Thesis muss vor dem offiziellen Beginn angemeldet werden. Ein*e Professor*in aus dem gewählten Anwendungsfach muss für die Themenstellung, Betreuung und Benotung die Verantwortung übernehmen. Die Anmeldung der Thesis (wird in neuem Tab geöffnet) erfolgt per E-Mail (studienbuero@ce.tu-da…) an das CE-Büro.

Die Master Thesis wird mit einem hochschulöffentlichen Kolloquium abgeschlossen, um auch anderen interessierten CE-Studierenden die Möglichkeit zu geben, am Thema teilzuhaben.

Abschlussarbeiten müssen fristgerecht digital auf TUbama hochgeladen werden. Die Abgabe gedruckter Exemplare ist nicht mehr erforderlich.

Anschließend schicken Sie bitte einen Scan der von Ihnen unterschriebenen „Erklärung zur Abschlussarbeit“ an das CE-Büro (studienbuero@ce.tu-darmstadt.de)

Vorgehen zum delektronischen Einreichen der Abschlussarbeiten:

  • Vor der ersten Nutzung muss im IDM der Nutzung von DFN-AAI zugestimmt werden. Dies erfolgt unter www.idm.tu-darmstadt.de/idmportal
  • Login in TUbama mit TU-ID und Passwort unter https://tubama.ulb.tu-darmstadt.de
  • Der Upload der Abschlussarbeit in TUbama erfolgt im Format PDF/A (Infos zur Erstellung auf der TUbama-Webseite) und darf 50 MB nicht überschreiten. Zusätzlich darf der Dateiname keine Leer- und Sonderzeichen enthalten. Tipp: Bitte frühzeitig das Format durch Testupload prüfen!
  • Im CE-Büro erfolgt eine Sichtprüfung, die elektronische Version wird anschließend zur Archivierung freigegeben. Studierende können in TUbama den Status der Bearbeitung und Freigabe ihrer eingereichten Abschlussarbeit verfolgen.

Bitte zusätzlich beachten:

Das ausgefüllte "Formular Anmeldung zum Kolloquium (wird in neuem Tab geöffnet) " muss ebenfalls per E-Mail im CE-Büro abgegeben werden.

Die Thesis muss ein Verzeichnis aller Quellen und Hilfsmittel enthalten sowie eine Erklärung , dass sie selbstständig verfasst wurde und alle benutzten Quellen angegeben worden sind. Auf dem Deckblatt soll neben dem eigenen Namen der Studienbereich Computational Engineering aufgeführt werden. Auch das Logo des Studienbereichs CE sollte eingefügt werden. Ein Beispiel für ein Deckblatt (wird in neuem Tab geöffnet) finden Sie hier.

Auszüge aus den Ausführungsbestimmungen zur Master Thesis:

§ 23 (3) Abschlussarbeit

Die Master-Thesis ist in einem der Anwendungsfächer durchzuführen. In begründeten, durch den Studiendekan oder die Studiendekanin zu genehmigenden Fällen, kann die Master-Thesis in einem nicht am Computational Engineering beteiligten Fachbereich der Technischen Universität Darmstadt oder an einer anderen Hochschule durchgeführt werden. In diesen Fällen bestimmt die Prüfungskommission einen hauptamtlichen Professor oder eine hauptamtliche Professorin des Fachbereichs, an dem die Arbeit durchgeführt wird, und einen hauptamtlichen Professor oder eine hauptamtliche Professorin der Fachbereiche Mathematik, Bauingenieurwesen und Geodäsie, Maschinenbau, Elektrotechnik und Informationstechnik sowie Informatik oder des Studienbereichs Mechanik der Technischen Universität Darmstadt gemeinschaftlich zu Prüfern oder Prüferinnen oder zu Prüfer und Prüferin, die das Thema der Arbeit stellen, die Arbeit betreuen und nach Maßgabe des § 26 bewerten.

§ 23 (4) Abschlussarbeit

Die Abschlussarbeit darf mit Zustimmung der/des Vorsitzenden der Prüfungskommission in einer Einrichtung außerhalb der Universität ausgeführt werden, wenn die Betreuung durch ein Mitglied der Professorengruppe gesichert ist.

Bitte beachten Sie diese wichtigen Infos zur Durchführung Ihrer Master Thesis in einer externen Einrichtung (wird in neuem Tab geöffnet) .

Das Formular Antrag auf Durchführung der Master Thesis Computational Engineering in einer externen Einrichtung (wird in neuem Tab geöffnet) finden Sie hier.

Zu § 23 (5) Abschlussarbeit

Die Bearbeitungszeit für die Master-Thesis beträgt 26 Wochen (900 Arbeitsstunden). …

Die Master-Thesis wird mit einem hochschulöffentlichen Kolloquium abgeschlossen. Die Frist kann von der Prüfungskommission in begründeten Fällen um maximal die Hälfte der Bearbeitungszeit verlängert werden. Hierzu verwenden Sie bitte den Antrag auf Verlängerung (wird in neuem Tab geöffnet) .

Termine Abschlusskolloquien

  • Entwicklung und Validierung eines Ansatzes zur Lebensdauervorhersage von Axialbalg-Luftfedern unter zyklischer Beanspruchung
    Vortragender: Jannis Schnell
    Datum: 06. Februar 2025
    Uhrzeit: 13:30 Uhr
    Das Kolloquium findet online statt, Zugangslink auf Anfrage (jannis.schnell@stud.tu-darmstadt.de)
  • Entwicklung und Implementierung eines KI-basierten Systems
    Vortragender: Dersim Kurun
    Datum: 05. Februar 2025
    Uhrzeit: 10:30 Uhr
    Gebäude: L1|01 595
  • Improving Segmentation using foundation models on urban aerial imagery
    Vortragender: Zhen Li
    Datum: 21. Januar 2025
    Uhrzeit: 14:00 Uhr
    Das Kolloquium findet online statt, Zugangslink auf Anfrage (zhen.li@stud.tu-darmstadt.de)
  • Distilling Motor Skills to a Humanoid Robot Through Imitation Learning
    Vortragender: Max Siebenborn
    Datum: 20. Dezember 2024
    Uhrzeit: 14:30 Uhr
    Gebäude: S2|02 E202 Das Kolloquium findet hybrid statt: http://talks.robot-learning.net
  • Knowledge Acquisition and Dissemination in Digital Environments Using Knowledge Maps and Serious Gaming Mechanics
    Vortragender: Yipeng Wang
    Datum: 9. Dezember 2024
    Uhrzeit: 11:00 Uhr
    Das Kolloquium findet online statt, Zugangslink auf Anfrage (yipeng.wang@stud.tu-darmstadt.de)
  • Development of a Machine Learning Model to Improve Human-Machine Interaction inExtended Reality-based Multi-Desktop Environments
    Vortragender: Rishab Gaur
    Datum: 9. Dezember 2024
    Uhrzeit: 09:30 Uhr
    Das Kolloquium findet online statt, Zugangslink: https://tu-darmstadt.zoom-x.de/j/64887473954?pwd=DJ3cb4s4PDwrqsjaKL8pagVa1Nvb17.1
  • Learning a Model Predictive Controller for Trajectory Tracking of an Autonomous Vehicle using Gaussian Processes
    Vortragender: Yang Yin
    Datum: 02. Dezember 2024
    Uhrzeit: 14:00 Uhr
    Gebäude: S3|10 406A / optional: https://tu-darmstadt.zoom-x.de/j/69398421966
  • Abschätzung der Eignung von Semi-Supervised Learning zur Fahrstilerkennung
    Vortragender: Leo Roß
    Datum: 28. November 2024
    Uhrzeit: 1400 Uhr
    Gebäude: L1|01 201
  • Multi-View 6D Pose Estimation Using 2D-3D Correspondences
    Vortragende: Jiayin Li
    Datum: 16. November 2024
    Uhrzeit: 11:00 Uhr
    Gebäude: S3|05 140
  • KI-basierte monokulare Tiefenschätzung am Beispiel des autonomen Fahrens
    Vortragender: Max Laser
    Datum: 11. November 2024
    Uhrzeit: 14:00 Uhr
    Gebäude: L1|01 K142 / optional: https://tu-darmstadt.zoom-x.de/j/69449538611 (Kenncode: 201640)
  • Refining DINOSAUR for Unsupervised Instance Segmentation
    Vortragender: Xinrui Gong
    Datum: 16. Oktober 2024
    Uhrzeit: 10:45 Uhr
    Gebäude: S1|03 010
  • Untersuchung der Treiber und Hemmnisse für eine intensivere Schrottnutzung in der deutschen Stahlproduktion
    Vortragender: Felix Maas
    Datum: 8. Oktober 2024
    Uhrzeit: 13:00 – 14:00 Uhr
    Das Kolloquium findet online statt, Zugangslink: MS Teams, 327 330 297 97, HkiY36
  • Numerische Untersuchung der elektrischen Aufladung gleitender Wassertropfen
    Vortragender: Moritz Hofmann
    Datum: 8. Oktober 2024
    Uhrzeit: 10:00 Uhr
    Gebäude: L2|06 100
  • Learning Tactile Manipulation Policies from Human Demonstrations
    Vortragender: Changqi Chen
    Datum: 01. Oktober 2024
    Uhrzeit: 11:00 Uhr
    Gebäude: S2|02 E202
  • Safe Flow-Based Robot Motion Policies
    Vortragender: Haoran Ding
    Datum: 20. September 2024
    Uhrzeit: 15:00 Uhr
    Das Kolloquium findet online statt: http://talks.robot-learning.net
  • Porting High Level Biometric Services (HLBS) from the SOAP Protocol to the REST Paradigm
    Vortragender: Hongzhi Xie
    Datum: 19. September 2024
    Uhrzeit: 09:30 Uhr
    Gebäude: S3|05 Fraunhofer IGD, Raum 103
  • Development of a construction documentation system based on lFC models miniature robotvehicle, and 360-degree image
    Vortragender: Xi Chen
    Datum: 5. September 2024
    Uhrzeit: 11:00 Uhr
    Gebäude: L5|02 226A
  • Entwicklung eines intelligenten Miniatur-Roboters mit mobiler App zum Monitoring von Baustofflagern
    Vortragender: Runchao Wang
    Datum: 21. August 2024
    Uhrzeit: 11:00 Uhr
    Gebäude: L5|02 226A
  • Inverted Onion Effect: Manipulating Training Data to Defend Against Membership Inference Attacks
    Vortragende: Sofie Jaich
    Datum: 22. Juli 2024
    Uhrzeit: 15:00 Uhr
    Das Kolloquium findet online statt, Zugangslink auf Anfrage
  • Diffusing Assemblies: Leveraging Diffusion Models for 3D Robotic Assembly
    Vortragender: Julian Manfred Rau
    Datum: 24. Mai 2024
    Uhrzeit: 14:30 Uhr
    Das Kolloquium findet online statt: http://talks.robot-learning.net
  • Ein intelligentes Sensorsystem basierend auf einem großen Sprachmodell und Jetson Orin
    Vortragende: Ziyang He
    Datum: 23. Mai 2024
    Uhrzeit: 16:00 Uhr
    Gebäude: L5|01 226A
  • Open Vocabulary Navigation for Mobile Manipulation
    Vortragender: Lars Pühler
    Datum: 23. Mai 2024
    Uhrzeit: 14:00 Uhr
    Gebäude: Landwehrstr. 50a, Raum 2
  • Modellierung und ergonomische Analyse von manuellen Arbeitsprozessen in der Kosmetik-Industrie
    Vortragende: Binzi Hu
    Datum: 21. Mai 2024
    Uhrzeit: 09:30 Uhr
    Gebäude: Das Kolloquium findet online statt, Zugangslink auf Anfrage
  • Entwicklung eines Programms zur Erfassung und Auswertung von Daten zur Beurteilung des Verhaltens und der Fahrleistung von Fahrenden in Fahrsimulatoren
    Vortragender: Haolun Yang
    Datum: 7. Mai 2024
    Uhrzeit: 09:30 Uhr
    Gebäude: L1|01 524
  • Anwendung und Vergleich von Augmented Reality-Trackingverfahren zur Schadenskartierung am Beispiel der Multihalle Mannheim
    Vortragender: Christian Rosenkranz
    Datum: 21. März 2024
    Uhrzeit: 14:00 Uhr
    Gebäude: L5|01 226 A
  • Efficient Query-based Instance Segmentation via Sampling-based Approach
    Vortragender: Zhaoguo Chen
    Datum: 09. Februar 2024
    Uhrzeit: 13:00 Uhr
    Gebäude: Das Kolloquium findet online statt, Zugangslink auf Anfrage (zhaoguo.chen@stud.tu-d…).