Elektromobilität – Zertifikatsprogramm

Eine Welle des Wandels verändert die Welt der Mobilität. Die Geschwindigkeit nimmt unaufhaltsam zu. Wo bewegen Sie sich? Wollen Sie mitbestimmen, was unsere Zukunft antreibt und wie sie sich entwickelt? Mit dem Zertifikatsprogramm Elektromobilität des DHBW Center for Advanced Studies (DHBW CAS) bauen Sie genau die technologischen Fähigkeiten auf, die Sie beruflich weiterbringen. Steigen Sie jetzt ein und geben Sie die Richtung an! 

E-Mobilität aus erster Hand!

Unsere ausgewählten Module bieten Ihnen eine breite Wissensbasis und vertiefen gleichzeitig Ihr Fachwissen auf ausgewählten Interessensgebieten. Von Werkstoffen der Zukunft über Batterietechnologien und Fahrerassistenzsysteme sowie autonomes Fahren bis hin zu neuen Geschäftsmodellen der Mobilität.

Entscheiden Sie sich jetzt für Ihre Zukunft – entscheiden Sie sich für das Zertifikatsprogramm Elektromobilität des DHBW CAS. 
 

Wissen ist der Treibstoff der Zukunft. Wir bieten Ihnen wertvolles Fachwissen und Erfahrungen aus erster Hand. Sie wählen Module gezielt für Ihr Berufsbild aus und erwerben Know-how Schritt für Schritt. Mit unserem Zertifikatsprogramm Elektromobilität legen Sie gleichzeitig Kompetenzen für den Beruf an und sammeln ECTS-Punkte für die Perspektive eines späteren Masters. Damit ist unser Lernangebot mehr als ein einfaches Weiterbildungsseminar – es ist für Sie ein wichtiger Baustein Ihrer Karriere mit bleibendem Wert.

Sie sind Fach- oder Führungskraft im Unternehmen und wollen die Zukunft der Mobilität aktiv mitbestimmen? Dann sind bei uns genau richtig. Neben Lust auf Mehr-Wissen brauchen Sie zur Teilnahme den ein abgeschlossenes Hochschulstudium (meist Bachelor) oder alternativ die erforderliche Eignung im Beruf.*

*Die Mindestqualifikation entspricht dem Niveau 6 des Deutschen Qualifikationsrahmens.

Auswählen und punkten

Aus ingesamt 8 Modulen wählen Sie:
 

  • 3 Module als Certificate of Advanced Studies (15 ECTS-Punkte)
  • 6 Module als Diploma of Advances Studies (30 ECTS-Punkte)

Sie erhalten nach bestandener Prüfung jeweils 5 ECTS-Punkte pro Modul, die ggf. später für einen ingenieurswissenschaftlichen Masterstudiengang anerkannt werden können.

Die Basis Ihrer Kompetenz in E-Mobilität. Unsere Themen, Ihr Know-how: Trends- und Bevölkerungswachstum, Fahrzeug- und Mobilitätskonzepte, Antriebskonzepte und Antriebstechnologien, Infrastruktur, Umweltbilanz.

Gehen Sie den Dingen auf den Grund!

Inhalte des Moduls:

  • Leiter- und Kontaktwerkstoffe
  • Ferromagnetische Werkstoffe
  • Werkstoffkonzepte Batteriesysteme
  • Seltene Erden
  • Keramiken

Grundlagen und neueste Entwicklungen der E-Antriebe. Unsere Themen, Ihr Know-how: Elektrische Antriebe und Batteriezellen, Elektrische Maschinen, Traktionsbatteriesysteme, Leistungselektronik.

Was kann die 2in1-Lösung und welche Perspektiven bietet sie? Unsere Themen, Ihr Know-how: Hybrid-Antriebsstrukturen, Anforderungen und Auslegung, Hybridbatteriezellen und Batteriesysteme, Betriebsstoffe und Emissionen, Mechanische Komponentenintegration RSG.

Alternativ und echte Alternative? Basics und Entwicklungen der Brennstoffzelle. Unsere Themen, Ihr Know-how: Aufbau und Funktion einer Brennstoffzelle, Batterie und Kondensatoren, BZ-Systemtechnik in der Elektrotraktion, Funktionale Sicherheit im Fahrzeug, Modellbildung, Simulation und Analyse, Auslegung der Effizienz auf Systemebene.

Geht ganz ohne gut? Fahrerassistenzsysteme für Sie im Fokus. Unsere Themen, Ihr Know-how: Systemaufbau und Systemarchitektur, Sensor- und Sensordatenfusion, Bilderkennung und Mustererkennung, Aktive und Funktionale Sicherheit, Car2X-Anwendungen, Autonomes Fahren.

Aus „e“ wird „Business“: Mobilität neu denken und erfolgreich konzipieren. Unsere Themen, Ihr Know-how: Modelle im Kontext Energiewende, Herausforderungen der Branche, Wertschöpfungsstufen, Anwendungsfelder, Zielgruppen, Entwicklungspotenziale.

Maschinen lernen mit, denken mit, fahren (mit) – heute immer mehr und morgen ganz? Unsere Themen, Ihr Know-how: Symbolische Lernverfahren (ID3, C4.5, Version Space), Neuronale Netze (Backpropagation, CNN), Analyse und Bewertung von Lernsystemen, Anwendung maschineller Lernmethoden im Projekt, Einsatz von Methoden der Computational Intelligence.

Jetzt anmelden für Ihre Zukunft!

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