Lehre

Lehrveranstaltungen

Das Institut für Neuromorphic Computing bietet Lehrveranstaltungen zu Speichertechnologien, Mixed-Signal-Schaltungen, Feldtheorie und Neuromorphic Computing an und ist an Lehrveranstaltungen anderer Institute der Fakultät beteiligt. Die Veranstaltungen sind den Masterstudiengängen Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik, Informatik, Elektromobilität und Quantum Technologies sowie dem Master Microelectronics Engineering zugeordnet. Inhalte, Qualifikationsziele, Literatur und aktuelle Termine finden Sie auf den einzelnen Kursseiten, Anmeldung und Unterlagen in Stud.IP.

Wintersemester

• Zukünftige Speichertechnologien (Emerging Memory Technologies), Vorlesung und Übung, Englisch: Phasenwechsel-, resistive, magnetische und ferroelektrische Speicher im Vergleich zu Flash, DRAM und SRAM
• Analog-Digital-Wandler, Vorlesung und Übung, Englisch: Architekturen, Rauschen und Entwurf von A/D- und D/A-Wandlern
• Technikfolgenbewertung, Seminar, Deutsch, gemeinsam mit elenia, IMAB: Auswirkungen neuer Technologien auf Gesellschaft, Umwelt und Wirtschaft
• Elektrische Grundlagen der Energietechnik für das Verkehrs- und Umweltingenieurwesen, Vorlesung und Übung, Deutsch, gemeinsam mit elenia, IMAB

Sommersemester

• Neuromorphes Rechnen und Technologie (Neuromorphic Computing and Engineering), Vorlesung und Übung, 5 LP, Englisch: Prinzipien der biologischen Informationsverarbeitung und ihre Umsetzung in Hardware
• Advanced Field Theory for QT and Microelectronics Engineering, Vorlesung und Übung, Englisch, Pflichtveranstaltung im Master Microelectronics Engineering
• Aufbau- und Verbindungstechnik in der Elektronik, Vorlesung und Übung, Deutsch, gemeinsam mit Prof. Dr. Erwin Peiner (Institut für Halbleitertechnik)

Forschungsseminar

• AG-Seminar Neuromorphic Computing, Online-Seminar nach Vereinbarung für Studierende mit Abschluss- oder Projektarbeit am Institut und für Doktorandinnen und Doktoranden

Abschlussarbeiten, Projekte und Praktika

Studierende können bei uns Bachelor- und Masterarbeiten sowie Studien- und Projektarbeiten anfertigen. Typische Themen sind der Entwurf analoger, Mixed-Signal- und digitaler Schaltungen für neuromorphe Systeme, die Charakterisierung ferroelektrischer Bauelemente, Compute-in-Memory-Architekturen sowie das Training und die Kompression neuronaler Netze für die Hardware. Unsere Vorlesungen werden durch praktische Experimente und CAD-Übungen ergänzt.

Aktuelle Themen und Ansprechpersonen finden Sie auf der Seite Forschung und unter MitarbeiterInnen.