Master Game Engineering und Simulation: Lehrveranstaltungen und Informationen zum Studium

Fakten zum Studium

  • Start: September
  • Kosten pro Semester: € 363,36 Studiengebbühr, € 75,- Kostenbeitrag für Zusatzleistungen, € 19,20 ÖH-Beitrag
  • 20 Semesterwochenstunden
  • 120 ECTS-Punkte
  • Möglichkeit für ein Auslandssemester

Studienplan zum Download

Modularer Studienplan für das Studienjahr 2016/17:

Lehrveranstaltungen

Hier finden Sie die aktuellen Lehrveranstaltungen des Studiengangs. Die Darstellung unterliegt laufenden Aktualisierungen und entspricht nicht zwangsläufig dem Studienplan für das nächste Studienjahr. Module, die sich über mehrere Semester erstrecken, werden jeweils mit der ECTS-Zahl für alle Semester angezeigt. Legende: 

  • kMod kumulatives Modul (jede LV besitzt eine eigene Prüfung)
  • iMod integratives Modul mit abschließender Modulprüfung
  • UE Übung
  • ILV Integrative Lehrveranstaltung
  • SE Seminar
  • LAB Laborstunden
  • TUT Tutorien 

1. Semester

Bezeichnung ECTS
SWS
Modul 1 Game Design (GDS)
German / kMod
6.00
-
Introduction to Games (ITG)
German / ILV
3.00
2.00
Level Design (LDS)
German / ILV
3.00
2.00
Modul 2 Realtime Rendering and Algorithms (RRA)
German / iMod
6.00
-
Echtzeitgrafik (EZG)
German / ILV
3.00
2.00
Fortgeschrittene Algorithmen und Datenstrukturen (ALGO)
German / ILV
3.00
2.00

Kurzbeschreibung

Aufbauend auf grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen werden weiterführende und vertiefende Konzepte diskutiert mit speziellem Anwendungsfokus auf Game Engineering.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • einen Algorithmus zur Bestimmung von Zufallszahlen eigenständig zu recherchieren und zu präsentieren.
  • einen Algorithmus zur Bestimmung der konvexen Hülle mit Visualisierung effizient zu implementieren und den Aufwand und Speicherplatzbedarf zu bestimmen.
  • die unterschiedlichen räumlichen Datenstrukturen und Verfahren zur Kollisionserkennung zu erläutern
  • einen optimalen kd-Tree zur Kollisionsbehandlung einer 3d-Szene zu implementieren und die Schnittberechnung zu visualisieren.
  • geeignete Algorithmen und Datenstrukturen für ein gegebenes Problem im Bereich der Spieleprogrammierung auszuwählen und in Hinblick auf deren Laufzeit mit Hilfe der O-Notation zu evaluieren.

Lehrinhalte

  • Wiederholung und Vertiefung
  • Aufwandsabschätzung
  • Effizienz
  • Mischen
  • Zufallszahlen
  • Median
  • Computational Geometry
  • Plane Sweep Algorithmen
  • Konvexe Hülle
  • Voronoi Diagramme
  • Delauney Triangulierung
  • Kollisionserkennung
  • Spatial Data Structures
  • Kd-Tree
  • BSP-Tree
  • Bounding Volume Hierarchies
  • Grids

Vorkenntnisse

- Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen - Programmierkenntnisse

Literatur

  • Thomas H. Cormen: Introduction to Algorithms, 3rd edition, MIT Press
  • C. Ericson: Real-Time Collision Detection, Morgan Kaufmann, 2005

Leistungsbeurteilung

  • Mündliche Prüfung
  • 3 Code Reviews
  • 2 Präsentationen
Modul 3 Engine Development and Modeling (EDM)
German / kMod
6.00
-
3D Modellierung (3D)
English / ILV
3.00
2.00
Game-Engine-basierte Entwicklung (GEE)
German / ILV
3.00
2.00

Kurzbeschreibung

Game Engine-basierte Entwicklung vermittelt tiefgehende Kenntnisse in der Programmierung von Spielen mit professionellen Game Engines.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • den Aufbau von Game Engines, die Unterschiede in den Features und die Vor- und Nachteile der aktuell relevantesten Game Engines zu erläutern.
  • einfache Spiele bzw. Spielekomponenten unter effizientem Einsatz der aktuell relevantesten Game Engines selbständig zu implementieren.

Lehrinhalte

  • Auswahl von Middlewaren
  • Techniken zur Spieleprogrammierung
  • Animation
  • Physik
  • Partikeleffekte
  • Scripting
  • Audio

Vorkenntnisse

- Programmierung in irgendeiner objektorientierten Sprache- C#/C++-Kenntnisse von Vorteil

Literatur

  • Game Engine Architecture, Jason Gregory
  • Unity3D-Dokumentation
  • Unreal Engine Dokumentation

Leistungsbeurteilung

  • Praktische Übungen

Anmerkungen

-

Modul 4 Efficient and Reliable Programming (ERP)
German / kMod
6.00
-
Effiziente Programmierung (EPR)
German / ILV
3.00
2.00
Numerische Methoden (NUM)
German / ILV
3.00
2.00

Kurzbeschreibung

Numerische Methoden und deren Analyse sind ein Teilgebiet der Mathematik und benötigen mathematische Werkzeuge, insbesondere aus Analysis und Algebra. Die Vermittlung der wichtigsten dieser mathematischen Werkzeuge stehen am Anfang des Kurses, damit soll ein Verständnis für die im weiteren besprochenen Verfahren vermittelt werden. Numerisches Rechnen erfolgt in Gleitpunktarithmetik, deren Eigenschaften (und mögliche Probleme) im weiteren vermittelt werden. Im eigentlichen Numerik-Teil geht es zunächst um Basis-Algorithmen wie Polynominterpolation, die die Grundlage für fortgeschrittener Techniken wie z.B. Integration und Lösung von Differentialgleichungen bilden. Die eigentlichen Schwerpunkte befassen sich mit numerischen Techniken der Computergrafik(Splines) und mit Verfahren zur Lösung von Bewegungsgleichungen für (virtuelle) Objekte und somit deren Simulation am Digitalrechner. Der Abschnitt über numerische Lineare Algebra soll vermitteln, wie Lösungsverfahren am Digitalrechner für lineare Gleichungssysteme u.dgl. implementiert sind und wie man mit der entsprechenden Software umgeht. Die typische relevante Matrix-orientierte Terminologie wird anhand der Standardsoftware Matlab vermittelt. Der Übungsteil innerhalb dieser ILV konzentriert sich auf die Lösung kleinerer praxisorientierter Problemstellungen am Digitalrechner. Einfachere Algorithmen sind von den Studierenden selbst zu programmieren; für aufwendigere Berechnungen kommt Standardsoftware (Matlab) zum Einsatz, dies ermöglicht auch Visualisierung der Lösungen und Simulationen.

Methodik

Theoretische Grundlagen: Frontal mittels möglichst geometrisch-anschaulicher Umsetzung. Praktische Übungen: Der Schwerpunkt liegt auf der Implementierung praxisorientierter Übungsprojekte. In den Übungseinheiten werden die Ergebnisse von den Studierenden präsentiert. Feedback erfolgt auf 2 Ebenen: (i) mittels Diskussion in der Übung, (ii) anhand der im nachhinein zusätzlich vorzulegenden schriftlichen Ausarbeitungen.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • die analytischen/numerischen Modelle geometrischer Objekte (Kurven, Flächen) zu erläutern und zu manipulieren,
  • elementare numerische Techniken der angewandten Algebra und Analysis anzuwenden und deren Genauigkeit zu bewerten,
  • numerische Simulationen von Bewegungsvorgängen basierend auf mathematischen Modellen, insbesondere gewöhnlicher Differentialgleichungen, durchzuführen,
  • numerische Standardsoftware effizient und zielgerichtet einzusetzen.

Lehrinhalte

  • Mathematische Grundlagen I: Analysis
  • Mathematische Grundlagen II: Lineare Algebra
  • Gleitpunktarithmetik
  • Interpolation und Approximation
  • Iterationsverfahren; Differentialgleichungen und Simulation
  • Numerische Lineare Algebra

Vorkenntnisse

- Mathematisches Basiswissen auf Informatik/Bachelor-Niveau - Computerarchitektur, interne Zahldarstellung - Beherrschung einer höheren Programmiersprache, z.B., C

Literatur

  • Birmelin, J., Hupfer, C. (2008): Elementare Numerik für Techniker, Vieweg/Teubner Studium
  • Huckle T., Schneider, S. (2006): Numerische Methoden, Springer-Verlag

Leistungsbeurteilung

  • LV-Immanente Leistungsbeurteilung und Abschlussprüfung:
  • Präsentation der Übungsprojekte durch die Studierenden
  • Korrektur der schriftlich ausgearbeiteten Übungsaufgaben, mit Feedback
  • Abschlussprüfung am Semesterende (mündlich oder schriftlich): Stoffliche Ausrichtung: eher theoretisch, aber auch mit Bezugnahme auf die in den Übungen behandelten Aufgaben.

Anmerkungen

Ein Skriptum (WiKi) wird im pdf-Format zur Verfügung gestellt. Das erforderliche mathematische Basiswissen ist erfahrungsgemäß nicht immer ausreichend vorhanden, daher wird in der Anfangsphase der LVA bei Bedarf darauf eingegangen. Sonstige Aktivitäten wie Surfen oder Spielen am eigenen Rechner (Mobile, Notebook, ...) werden während der LV nicht geduldet.

Modul 5 Artificial Intelligence and Advanced Software Engineering (AIAS)
German / kMod
6.00
-
Advanced Software Engineering (ASE)
German / ILV
3.00
2.00
Künstliche Intelligenz (AI)
German / ILV
3.00
2.00

2. Semester

Bezeichnung ECTS
SWS
Modul 10 Artificial Life and Simulation (ALS)
German / iMod
6.00
-
Artificial Life (ARL)
German / ILV
3.00
2.00
Physik und Simulation (PHS)
German / ILV
3.00
2.00
Modul 6 Development Project Preproduction (DPP)
German / iMod
6.00
-
Development Project 1 (DVP)
German / PRJ
3.00
2.00
Game Design Best Practice (GDB)
German / ILV
3.00
2.00
Modul 7 Content Pipeline (CPI)
German / kMod
6.00
-
Computeranimation (CAN)
German / ILV
3.00
2.00
Sound (SND)
German / ILV
3.00
2.00
Modul 8 Game Engine Architecture (GEA)
German / kMod
6.00
-
Game Engine Design (GED)
German / ILV
3.00
2.00
Shader Programming (SPG)
German / ILV
3.00
2.00
Modul 9 Multiplayer Networks (MPN)
German / iMod
6.00
-
Fortgeschrittene Netzwerktechnologien (FNT)
German / ILV
3.00
2.00
Multiplayerkonzepte (MPK)
German / ILV
3.00
2.00

3. Semester

Bezeichnung ECTS
SWS
Modul 11 Development Project Support (DPS)
German / kMod
6.00
-
Human Computer Interfaces und Usability (HCI)
German / ILV
3.00
2.00
Team Management & Pitching (TMP)
German / SE
3.00
2.00
Modul 12 Development Project Production (DPP)
German / iMod
12.00
-
Development Project 2 (DVP2)
German / PRJ
12.00
2.00
Modul 13 Game Platforms (GPF)
German / kMod
6.00
-
Konsolen Plattformen (KPF)
German / ILV
3.00
2.00
Mobile Spieleplattformen (MSP)
German / ILV
3.00
2.00
Modul 14 Game Research and Business (GRB)
German / kMod
6.00
-
Game Business (GBZ)
German / ILV
3.00
2.00

Kurzbeschreibung

Kennenlernen der Spielemärkte sowie der wesentlichen Tätigkeiten im Bereich Games Producing sowie Games Publishing.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • die nicht-technischen Anforderungen in Spielprojekten selbständig umzusetzen
  • Konzepte für die Vermarktung von Computerspielen mit Schwerpunkt auf die DACH Region zu erarbeiten
  • den aktuellen Game Developer Markt in Regionen der DACH zu analysieren, zu bewerten und die Ergebnisse in die Entwicklung einfließen zu lassen

Lehrinhalte

  • Spielemarkt: Kenntnis des Spielemarktes (weltweit) sowie der wesentlichen Kennzahlen, Verständnis über die Wichtigkeit von Marktkenntnissen für ein Computerspiel, Wesentliche Marktteilnehmer (Rolle als auch praktische Unternehmen), Berufsbilder und Aufgabenbeschreibungen, Games Production: Aufwandschätzung, Kalkulation und Budgetierung, Analysen zur Positionierung (SWOT), Games Publishing: Distributionswege, Lieferantenketten und Wertschöpfungen, Break-Even und Rentabilität, Portfolioanalysen (BCG), Vermittlung eines breiten Überblicks über das gesamte Themenfeld (IPs, Licensing, Marketing, PR, Teams,..).

Vorkenntnisse

Betriebswirtschaftslehre und Controlling (Bachelorniveau)

Literatur

  • Business and Legal Primer, S. Gregory Boyd, Thomson Game Development Series - The Game Production Handbook, Heather Maxwell Chandler, Infinity Science Press

Leistungsbeurteilung

  • Abschließende Prüfung (100%)
Rechtliche Aspekte der Spieleproduktion (REC)
German / SE
1.50
1.00
Wissenschaftliches Arbeiten (WA)
German / SE
1.50
1.00

4. Semester

Bezeichnung ECTS
SWS
Modul 15 Advanced Topics (ATP)
German / kMod
6.00
-
Computer Game Ethics (CGE)
German / SE
3.00
2.00
Fortgeschrittene Themen Game Development (AGD)
German / ILV
3.00
2.00

Kurzbeschreibung

Fortgeschrittene Programmierung von Spiele-Konsolen.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • Spiel-Konsolen in Bezug auf ihre CPU-, GPU- und Speicher-Architektur miteinander zu vergleichen.
  • fortgeschrittene Verfahren zur Optimierung von C++-Code anzuwenden.
  • kleine Softwareprojekte auf einer PlayStation 3 umzusetzen.
  • den Unterschied in der Entwicklung eines PC- und Konsolen-Spiels aus der Sicht eines Programmierers zu erläutern.

Lehrinhalte

  • Console Architecture
  • Pointer Aliasing
  • Restricted Pointers
  • Data-Oriented Design
  • Optimization
  • GPU Programming
  • Debugging

Vorkenntnisse

- Englische Sprachkenntnisse - Gute C++ Kenntnisse

Literatur

  • Online Tutorials
  • Einzelne Buchkapitel
  • GDC/Gamefest-Vorträge

Leistungsbeurteilung

  • LV-Immanente Leistungsbeurteilung und Abschlussprüfung
Modul 16 Master Thesis (MOD16)
German / kMod
24.00
-
Master Thesis (MT)
German / SO
20.00
0.00

Kurzbeschreibung

In einer abschließenden Masterarbeit sollen die StudentInnen nochmals ihr erlerntes Können und Wissen unter Beweis stellen.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • zu einem fachspezifisches Thema eine wissenschaftliche Fragestellung zu formulieren
  • wissenschaftliche Methoden auf die wissenschaftliche Fragestellung anzuwenden
  • eine wissenschaftliche Arbeit (Masterthesis) zu verfassen

Lehrinhalte

  • Inhalte aus allen Lehrveranstaltungen des Studiums

Vorkenntnisse

Positiv abgeschlossene Lehrveranstaltungen

Literatur

  • Siehe LV "Diplomandenseminar"

Leistungsbeurteilung

  • Abschließende Beurteilung der Arbeit durch die 1. und 2. Gutachter.
Master Thesis Seminar (MTS)
German / SE
4.00
2.00

Kurzbeschreibung

Im Masterseminar stellen die Studierenden ihre Arbeit vor und werden von Betreuerinnen oder Betreuern der FH gecoacht.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

  • einen geeigneten Forschungsbereich für die Formulierung wissenschaftlicher Fragen für die Master Thesis auszuwählen
  • sich in den Forschungsbereich anhand verschiedener Methoden (Literaturrecherche, Prototyptenentwicklung, Konzeptentwicklung) einzuarbeiten

Lehrinhalte

  • Schreiben der Masterarbeit. Je nach Thema können sich die Studentinnen und Studenten in eine der angebotenen Berufsfelder vertiefen.

Vorkenntnisse

Alle Lehrveranstaltungen des Studiums bis zum 3. Semester.

Literatur

  • Abhängig vom gewählten Thema.

Leistungsbeurteilung

  • Masterarbeit laut Zeitplan abzugeben
  • 2 Gutachen für die Masterarbeit
  • Noten 1-5