Studium an der TUM
Aktuell studiere ich Informatik (B.Sc.) an der Technischen Universität München (TUM), einer der führenden technischen Universitäten Deutschlands. Mein Studium baut solide Informatik-Grundlagen auf und bereitet auf eine Spezialisierung in Künstlicher Intelligenz vor.
Im Oktober 2025 beginne ich das 5. Semester, über dem regulären Zeitplan mit mehr absolvierten Credits als vorgesehen bei durchweg hervorragenden Leistungen.
An der TUM zu studieren bedeutet, Teil einer weltweit anerkannten Institution zu sein: Platz 22 weltweit (QS-Ranking), beste EU-Universität, #1 in Innovation und Entrepreneurship (THE Impact Ranking). Mehr Startup-Gründer als jede andere deutsche Universität. Diese Umgebung verbindet Spitzenforschung, Industriekooperationen und starke Gründerkultur.
Akademische Exzellenz
Während meines gesamten Studiums habe ich mich intensiv mit komplexen Informatik-Konzepten auseinandergesetzt und dabei durchweg hohe Standards in Kursarbeiten und Projekten erreicht.
Notendurchschnitt 1,6
Hervorragender Notendurchschnitt von 1,6 mit konstant hohen Leistungen in allen Modulen
134 Credits abgeschlossen
Über dem Zeitplan: 134 von regulär vorgesehenen 120 Credits erfolgreich absolviert
Top 8% des Jahrgangs
Anerkennung für akademische Exzellenz im oberen Leistungsbereich an der TUM
Kernkompetenzen
Meine Ausbildung basiert auf den wesentlichen Säulen der Informatik und vermittelt mir ein umfassendes Verständnis sowohl grundlegender als auch fortgeschrittener Themen.
Softwareentwicklung
Bestnote 1,0 in Software Engineering und IT-Sicherheit: Beherrschung von Design Patterns, Softwarearchitektur und modernen Entwicklungsmethoden.
Systemgrundlagen
Ein tiefgehendes Studium der Rechnerarchitektur, Programmiersprachen, Datenbanken (1,0) und Betriebssystemen (1,0) bildet den Kern meines Systemwissens.
Theoretische Informatik
Umfassende Kursarbeiten zu Algorithmen (1,0) und mathematischen Grundlagen untermauern meine analytischen Fähigkeiten.
Spezialisierung
Ich spezialisiere mich auf Machine Learning an der Schnittstelle von Software Engineering und KI-Systemen.
Ich plane, einen Master-Abschluss mit KI-Schwerpunkt zu absolvieren, um mein Verständnis von Machine Learning-Algorithmen, neuronalen Netzen und deren praktischen Anwendungen zu vertiefen.
Praxisbezug
Neben theoretischem Wissen legt mein Studium großen Wert auf praktische Erfahrung durch Laborarbeiten und projektbasiertes Lernen, das akademische Konzepte mit realen Anwendungen verbindet.
Praxisnahe Projekte
Realisierung von Projekten, die theoretisches Wissen in messbare Lösungen für reale Herausforderungen übersetzen.
Teamorientierte Umsetzung
Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um Softwarelösungen zu entwerfen und umzusetzen.
Skalierbare & sichere Systeme
Architektur robuster Datenbanken und konsequente Anwendung von Cybersecurity-Best-Practices in jedem Projekt.
Mehr entdecken?
Entdecke die Projekte und Ressourcen, die auf dem Weg entstanden sind.