Wer nach einem Studiengang im Bereich „Gehirn-Computer-Schnittstellen-Engineering“ sucht, stößt schnell auf ein verwirrendes Problem: Nur sehr wenige Universitäten verwenden diese exakte Bezeichnung. Die besten Einstiegsmöglichkeiten in die Arbeit mit Gehirn-Computer-Schnittstellen bieten stattdessen meist Studiengänge in Biomedizintechnik, Elektrotechnik und Informatik, Neurotechnik, Neurotechnologie, Computerneurowissenschaften oder neuronalen Informationssystemen.
Das ist für Einsteiger wichtig, denn zwei Studiengänge mit gleichermaßen beeindruckendem neurowissenschaftlichem Profil können auf ganz unterschiedliche Berufe vorbereiten. Der eine legt den Schwerpunkt auf implantierte Elektroden und medizinische Geräte, der andere auf maschinelles Lernen für neuronale Signale. Ein dritter ist möglicherweise eher auf die Grundlagenforschung in der Neurowissenschaft als auf Ingenieurwissenschaften ausgerichtet. Die richtige Wahl hängt davon ab, welchen Teil einer Gehirn-Computer-Schnittstelle man entwickeln möchte.
Dieser Leitfaden vergleicht aktuelle Universitätsstudiengänge anhand offizieller Lehrpläne und Programmseiten (Stand: 13. September 2026). Es handelt sich nicht um ein allgemeines Ranking. Die Studiengänge werden hervorgehoben, weil sie einen besonders direkten Zugang zu BCI-relevanten Kursen, Forschung im Bereich Neurotechnik, Signalverarbeitung, Neurotechnologie oder Schulungen im Bereich Gehirn-Computer-Schnittstellen bieten.
Eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) ist ein System, das die Gehirnaktivität misst und in ein Ausgabesignal umwandelt, das mit einem Computer oder einem anderen Gerät interagieren kann. Das US-amerikanische Nationale Institut für Biomedizinische Bildgebung und Bioengineering (NIBIB) beschreibt eine BCI als ein System, das elektrische Hirnsignale nutzt, um einer Person die Steuerung eines Computercursors oder von Geräten wie einem Roboterarm oder Rollstuhl zu ermöglichen. Siehe das NIBIB-Glossar .
In der Praxis umfasst die BCI-Entwicklung mehrere technische Ebenen:
Sie müssen diese Fähigkeiten nicht alle beherrschen, bevor Sie ein Studium beginnen. Sie benötigen jedoch ein Programm, das genügend dieser Fähigkeiten vermittelt, um Ihren angestrebten Aufgaben gerecht zu werden.
Für die meisten ingenieurwissenschaftlich orientierten BCI-Studiengänge ist ein solides quantitatives Grundstudium die beste Vorbereitung. Analysis, lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Programmierung, Signale und Systeme sowie grundlegende Neurowissenschaften sind besonders hilfreich. Wer Hardware entwickeln möchte, sollte zusätzlich Kenntnisse in Schaltungstechnik, Elektronik, eingebetteten Systemen und Steuerungstechnik erwerben. Wer Decoder entwickeln möchte, benötigt zusätzlich Kenntnisse in maschinellem Lernen, Datenstrukturen und numerischer Datenverarbeitung.
Studierende der Biologie oder Neurowissenschaften können zwar in den Bereich BCI einsteigen, müssen aber häufig ihre Mathematik- und Programmierkenntnisse vertiefen. Studierende der Elektrotechnik oder Informatik stehen meist vor der umgekehrten Herausforderung: Sie kennen sich zwar bereits mit Signalverarbeitung und Software aus, benötigen aber Kenntnisse in Physiologie, Neurowissenschaften, experimentellen Methoden und biomedizinischen Zusammenhängen.
Mehrere der unten aufgeführten Studiengänge nehmen ausdrücklich Studierende aus verschiedenen Fachrichtungen auf, sodass es keinen einzigen „richtigen“ Bachelor-Studiengang gibt.
| Universität und Studiengang | Ebene | Optimale Passform | Warum es sich für BCI auszeichnet |
|---|---|---|---|
| Johns Hopkins Universität – Bachelor of Science in Biomedizintechnik, Schwerpunkt Neurotechnik | Bachelor | Studierende, die frühzeitig eine strukturierte Grundlage im Bereich Biomedizintechnik erwerben möchten | Formaler Schwerpunktbereich Neuroengineering plus neuronale Signale, Datenverarbeitung, Modellierung und Labormöglichkeiten |
| Universität von Washington – Bachelor of Science in Elektrotechnik und Informatik, Schwerpunkt Neurotechnologie | Bachelor | Hardware, eingebettete Systeme, neuronale Schnittstellen und Gerätealgorithmen | Der Pfad umfasst explizit Gehirn-Computer-Schnittstellen, neuronale Aufzeichnung, Stimulation und geschlossene Regelsysteme. |
| Universität Pittsburgh – Masterstudiengang Bioingenieurwesen mit Schwerpunkt Neurotechnik | Master-Abschluss | Studierende, die einen der explizitesten Masterstudiengänge mit Schwerpunkt auf Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) absolvieren möchten | BCI ist ein eigenständiges Forschungsgebiet neben neuronalen Schnittstellen, Bildgebung/Signalverarbeitung und neuronalen Geräten. |
| Universität von Michigan — MS/MSE Biomedizintechnik, Bioelektrik und Neurotechnik | Master-Abschluss | Neuronale Schnittstellen, medizinische Geräte, Aufzeichnung/Stimulation und translationale Forschung | Zu den Programm- und Forschungsschwerpunkten gehören Gehirn-Computer-Schnittstellen und hochauflösende neuronale Aufzeichnungen. |
| Duke University — Master of Science in Biomedizintechnik mit Schwerpunkt Neurotechnik/Zertifikat | Master-Abschluss | Umfassende BME-Ausbildung mit einer anpassbaren Sequenz im Bereich Neurotechnik | Die Kurse umfassen neuronale Signalerfassung, Stimulation, computergestützte Neurotechnik und Prothesensysteme. |
| EPFL — M.Sc. Neuro-X | Master-Abschluss | Studierende, die einen breit gefächerten europäischen Studiengang im Bereich Neurotechnologie anstreben | Kombiniert Neurowissenschaften, Computerneurowissenschaften, Neurotechnik, Datenwissenschaft, Projekte und Praktikumsmöglichkeiten |
| ETH Zürich / Universität Zürich — M.Sc. Neuronale Systeme und Computer | Master-Abschluss | Computergestützte Neurowissenschaften, Neuroinformatik und Neurotechnologie | Ein anspruchsvolles quantitatives Curriculum, das neuronale Berechnungen, Systemneurowissenschaften und Neurotechnologien umfasst. |
| Imperial College London – MRes Neurotechnologie | Forschungsmaster | Studierende, die sich auf eine Forschungstätigkeit oder eine Promotion vorbereiten | Forschungsorientierte Ausbildung mit einem im Lehrplan aufgeführten Modul zu Gehirn-Maschine-Schnittstellen. |
| Carnegie Mellon University — Ph.D. Neuronale Berechnung | Doktorgrad | Fortgeschrittene computergestützte Gehirn-Computer-Schnittstellen, neuronale Dekodierung, maschinelles Lernen und Forschungskarrieren | Fundierte Ausbildung in quantitativer Neurowissenschaft sowie Kombinationsmöglichkeiten mit maschinellem Lernen, Robotik und Statistik |
Johns Hopkins bietet einen Bachelor of Science in Biomedizintechnik mit Neuroengineering als einem der Schwerpunkte an. Das aktuelle Bachelorprogramm umfasst 129 Credits. Studierende belegen zusätzlich zum Kerncurriculum der Biomedizintechnik einen 18-Credit-Punkte umfassenden Schwerpunktbereich. Das Neuroengineering-Curriculum beinhaltet Wahlmodule wie Neuronale Modelle, Praktische Bildgebung des menschlichen Gehirns sowie Neuronale Signale und Computergestützte Verfahren. Das umfassendere Programm beinhaltet ein Neuroengineering-Labor.
Dieser Weg ist besonders geeignet, wenn Sie noch am Anfang Ihrer Ausbildung stehen und Biologie, Physiologie, Ingenieuranalysen, Modellierung, Datenwissenschaft, Signalverarbeitung und Regelungstechnik in einem einzigen Studiengang kombinieren möchten, anstatt die einzelnen Bausteine selbst zusammenzustellen. Informieren Sie sich über die Zulassungsvoraussetzungen für den Bachelorstudiengang Biomedizintechnik (BME) an der Johns Hopkins University und die Webseite des Neuroengineering-Programms .
Der Bachelorstudiengang Elektrotechnik und Informatik der University of Washington beinhaltet einen Schwerpunkt im Bereich Neurotechnologie. Die Universität beschreibt Gehirn-Computer-Schnittstellen, Geräte zur Aufzeichnung neuronaler Aktivität, neuronale Stimulation, Regelungstechnik, eingebettete Systeme, drahtlose Energie- und Datenübertragung sowie Algorithmen des maschinellen Lernens explizit als Teil dieses Bereichs.
Dies ist ein besonders attraktiver Weg, wenn Sie Ingenieur werden möchten und Elektronik für die Datenerfassung, implantierbare oder tragbare Systeme, Firmware, Signalverarbeitungspipelines oder Regelkreise entwickeln. Die UW bietet außerdem ein Nebenfach in neuronaler Datenverarbeitung und -technik sowie ein Zertifikat im Masterbereich an, das mit ihrem Neurotechnologie-Ökosystem verbunden ist. Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Webseite des UW-Neurotechnologie-Studiengangs und auf der Webseite des Center for Neurotechnology für Bachelorstudierende .
Pitts Masterstudiengang in Bioingenieurwesen mit Schwerpunkt Neurotechnik ist ungewöhnlich praxisorientiert. Das 30-Credit-Punkte umfassende Programm verlangt von den Studierenden, Kompetenzen in mindestens zwei Schwerpunktbereichen aufzubauen. Dazu gehören beispielsweise Gehirn-Computer-Schnittstellen, neuronale Gewebeschnittstellen, neuronale Bildgebung und Signalverarbeitung sowie neuronale Bauelemente oder neuromorphes Engineering.
Die Vertiefungsrichtung BCI umfasst Kurse wie Einführung in die Neurotechnik, Maschinelles Lernen, Neurosignalmodellierung und -analyse, Neuronale Datenanalyse, Neuronale Signalverarbeitung und Quantitative Systemneurowissenschaften. Laut Universität kann das Programm je nach Vorkenntnissen in zwei Semestern absolviert werden, die meisten Studierenden benötigen jedoch drei Semester.
Für Studierende mit einem Bachelor-Abschluss in Ingenieurwissenschaften oder einem quantitativen Fach, die einen spezialisierten Masterstudiengang anstreben, ist dies eines der am einfachsten zu beurteilenden Programme. Siehe den Studienschwerpunkt Neurotechnik der Universität Pittsburgh .
Die Fakultät für Biomedizintechnik der Universität Michigan bietet Masterstudiengänge (MS und MSE) mit dem Schwerpunkt Bioelektrik und Neurotechnik an. Das Programm legt den Fokus auf elektrische Felder in biologischen Systemen, computergestützte Analysen, Neuronenmodellierung, neuronale Aufzeichnung und Stimulation, Signalverarbeitung und die Entwicklung medizinischer Geräte.
Das Forschungsumfeld der Universität Michigan ist besonders relevant für Studierende, die sich für invasive und translationale neuronale Schnittstellen interessieren. Zu den Stärken der Universität im Bereich Neurotechnik zählen hochauflösende neuronale Aufzeichnung und Stimulation, computergestützte Neuromodulation, Gehirn-Maschine-Schnittstellen sowie Arbeiten, die von präklinischen Modellen bis hin zu klinischen Studien reichen.
Diese Kombination macht Michigan zu einer interessanten Option, wenn Sie nicht nur neuronale Signale entschlüsseln, sondern auch an der physikalischen Schnittstelle zwischen Elektronik und Nervensystem arbeiten möchten. Informieren Sie sich über die Masterstudiengänge im Bereich Biomedizintechnik (BME) und den Forschungsbereich Neurotechnik an der Universität Michigan .
Der Masterstudiengang Biomedizintechnik an der Duke University umfasst 30 Leistungspunkte und bietet die Möglichkeit, ihn mit oder ohne Masterarbeit zu absolvieren. Studierende können sich auf Neurotechnik spezialisieren; zudem bietet die Duke University qualifizierten Masterstudierenden der Biomedizintechnik ein Zertifikat in Neurotechnik an.
Das Kursangebot ist sowohl für die Geräte- als auch für die computergestützte BCI-Arbeit relevant: Einführung in die Neurotechnik, Erfassung neuronaler Signale, Computergestützte Neurotechnik, Elektrische Stimulation des Nervensystems, Neuroprothesensysteme sowie biomedizinische Verstärker und implantierbare Geräte gehören zu den aufgeführten Optionen.
Duke ist eine gute Wahl, wenn Sie Flexibilität einem eng gefassten BCI-Curriculum vorziehen. Im Gegenzug müssen Sie Ihre Kurse und Ihr Forschungsumfeld sorgfältig auswählen, damit der Abschluss tatsächlich BCI-orientiert wird. Weitere Informationen finden Sie im Duke BME MS , den Master-Schwerpunkten und dem Zertifikat in Neurotechnik .
Der Neuro-X-Masterstudiengang der EPFL zählt zu den renommiertesten spezialisierten Neurotechnologie-Studiengängen in Europa. Das Programm kombiniert Grundlagen der Neurowissenschaften, der Computerneurowissenschaften und des Neuroengineerings mit zusätzlicher Ausbildung in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen, Bildgebung, Projektarbeit sowie wissenschaftlicher oder industrieller Tätigkeit.
Das aktuelle Programm umfasst 120 ECTS-Punkte und beinhaltet mehrere Forschungsprojekte, ein Ingenieurpraktikum sowie ein Masterprojekt. Damit ist es eine attraktive Option für Studierende, die fundiertes technisches Wissen mit wiederholter Projekterfahrung verbinden möchten, anstatt BCI lediglich als Wahlfach innerhalb eines umfassenderen Ingenieurstudiums zu belegen.
Lesen Sie die offizielle Übersicht über das EPFL Neuro-X-Programm und die Studienstruktur .
Der gemeinsame Masterstudiengang „Neuronale Systeme und Computertechnik“ ist ein 90-ECTS-Punkte umfassendes, 1,5-jähriges englischsprachiges Programm, das im Rahmen des Neurowissenschafts- und Neuroinformatik-Ökosystems der Universität Zürich angeboten wird. Die Studierenden erwerben Kenntnisse in den Kernbereichen Neurowissenschaften und Informationsverarbeitung und können zwischen Systemneurowissenschaften, neuronaler Computertechnik und theoretischer Neurowissenschaft sowie Neurotechnologien oder neuromorpher Technik wählen.
Das Programm richtet sich an Bewerber mit einem breiten Spektrum an quantitativen und naturwissenschaftlichen Hintergründen, darunter Elektrotechnik, Informatik, Mathematik, Physik, Neurowissenschaften, Biologie und verwandte Bereiche. Es ist besonders geeignet, wenn Sie sich für Dekodierung, Computermodelle, Neuroinformatik oder die algorithmische Seite von Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) interessieren und nicht primär für die Herstellung medizinischer Geräte.
Siehe die offizielle Webseite des Masterstudiengangs Neuronale Systeme und Berechnung der ETH Zürich .
Der Masterstudiengang Neurotechnologie am Imperial College London richtet sich an Studierende, die an der Schnittstelle von Neurowissenschaften und Ingenieurwesen arbeiten und voraussichtlich in die Forschung, eine Promotion oder fortgeschrittene Forschung und Entwicklung einsteigen möchten. Der offizielle Studienplan umfasst ein Modul zu Gehirn-Maschine-Schnittstellen sowie Kurse in Computerneurowissenschaften und anderen Neurotechnologiebereichen.
Für den aktuell ausgeschriebenen Zyklus bietet Imperial den Abschluss als MRes in einem einjährigen Vollzeit- oder zweijährigen Teilzeitstudium an. Der nächste Studienbeginn ist für Oktober 2027 vorgesehen. Laut Webseite ist die Bewerbungsphase ab dem 30. September 2026 möglich. Da sich Termine und die Verfügbarkeit von Modulen ändern können, sollten Bewerber die Webseite vor der Bewerbung erneut prüfen.
Siehe das offizielle Imperial Neurotechnology MRes-Programm .
Das Ph.D.-Programm in Neuronal Computation der Carnegie Mellon University richtet sich an Studierende mit fundierten quantitativen Kenntnissen, die Mathematik, Statistik, Informatik, Ingenieurwissenschaften und maschinelles Lernen in der Neurowissenschaft anwenden möchten. Es umfasst eine Ausbildung in computergestützter und experimenteller Neurowissenschaft und unterstützt gemeinsame Studienschwerpunkte mit maschinellem Lernen, Robotik und Statistik.
Für die Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) ist diese Umgebung besonders relevant für neuronale Dekodierung, adaptive Algorithmen, motorische Steuerung, Rechenmodelle und datenintensive Hirnforschung. Die Carnegie Mellon University (CMU) betreibt zudem ein Ausbildungsprogramm für neuronale Schnittstellen für ausgewählte Doktoranden der Biomedizintechnik, Elektrotechnik und Informationstechnik sowie der neuronalen Informatik, wodurch die Verbindung zwischen Hardware und Algorithmen weiter gestärkt wird.
Dies ist kein Einstiegsstudium. Es handelt sich um einen Forschungsweg für Studierende, die bereits wissen, dass sie neue Methoden entwickeln und nicht primär etablierte anwenden möchten. Siehe das CMU-Doktorandenprogramm in neuronaler Datenverarbeitung und das Ausbildungsprogramm für neuronale Schnittstellen .
Schwerpunkte sind Elektrotechnik, Messtechnik, eingebettete Systeme, rauscharme Schaltungstechnik, Sensoren, drahtlose Systeme und neuronale Schnittstellen. Der Studiengang Neurotechnologie im Bereich Elektrotechnik und Informationstechnik (ECE) der University of Washington ist besonders direkt auf Bachelor-Niveau. Michigan und Pitt sind hervorragende Optionen für ein Masterstudium, da ihre Curricula und Forschungsschwerpunkte Aufzeichnung, Stimulation, neuronale Geräte und Schnittstellen umfassen.
Wählen Sie Studiengänge mit Schwerpunkt auf Signalverarbeitung, maschinellem Lernen, Statistik, Computerneurowissenschaften und Zugang zu realen neuronalen Datensätzen. ETH Zürich/UZH und CMU eignen sich besonders gut für diesen Weg, während Pitt, EPFL, Duke und Johns Hopkins ihn durch passende Wahlfächer und Laborpraktika ebenfalls unterstützen können.
Suchen Sie nach Studiengängen mit Bezug zu Krankenhäusern, medizinischen Fakultäten, Rehabilitationsforschung, Neurochirurgie oder klinischen Studien. Studiengänge im Bereich Biomedizintechnik sind hier oft im Vorteil, da sie Ingenieurwissenschaften mit Physiologie, Medizintechnik, Sicherheit und translationaler Forschung verbinden.
Ein breit gefächertes Bachelorstudium in Biomedizintechnik (BME) oder Elektrotechnik (ECE) mit einem formalen Schwerpunkt Neurotechnologie ist in der Regel sicherer als eine zu frühe Spezialisierung. Auf Masterebene bieten beispielsweise EPFL Neuro-X, Johns Hopkins BME, Duke BME, Michigan BME und Pitt Neural Engineering ein ausreichend breites Spektrum an Möglichkeiten, um sich mit dem Thema auseinanderzusetzen, bevor man es eingrenzt.
Ein überzeugender Bewerber für eine BCI-Stelle benötigt weder ein kommerzielles EEG-Headset noch eine Veröffentlichung. Viel wichtiger ist der Nachweis, dass Sie quantitative Aufgaben bewältigen und diese mit neurowissenschaftlichen oder biomedizinischen Fragestellungen verknüpfen können.
Wenn Sie Zugriff auf öffentlich zugängliche EEG- oder neuronale Datensätze haben, bietet sich als Portfolio-Projekt der Aufbau einer kompletten Pipeline an: Daten laden, Artefakte untersuchen, vorverarbeiten, Merkmale extrahieren, einen Basis-Decoder trainieren, diesen mittels Kreuzvalidierung evaluieren und erläutern, was das Modell vorhersagen kann und was nicht. Ziel ist es, ingenieurtechnisches Urteilsvermögen zu demonstrieren, nicht nur die Modellgenauigkeit.
BCI ist nach wie vor ein forschungsintensives Gebiet. Eine renommierte Universität ohne Labor, das sich mit Ihrem Zielproblem befasst, ist möglicherweise weniger hilfreich als ein Programm mit direktem Zugang zu neuronalen Schnittstellen, Experimenten mit menschlichen Probanden oder einer starken Forschungsgruppe im Bereich der neuronalen Dekodierung. Bevor Sie sich bewerben, sollten Sie mindestens zwei Dozenten identifizieren, deren aktuelle Forschung Ihre Interessensgebiete tatsächlich berührt.
Ein Abschluss in maschinellem Lernen kann für BCI wertvoll sein, doch Kurse zu neuronalen Netzen allein vermitteln weder Neurophysiologie, neuronale Aufzeichnung, Artefakte, Elektrodenphysik noch Closed-Loop-Experimente. Wer aus dem Bereich KI kommt, sollte gezielt Neurowissenschaften und Signalakquise integrieren.
BCI-Signale sind keine gewöhnlichen Tabellendaten. Elektrodenplatzierung, Impedanz, Bewegung, Muskelaktivität, Stimulationsartefakte, Abtasthardware und Versuchsaufbau können die Daten beeinflussen, bevor ein Algorithmus sie überhaupt erfasst. Suchen Sie nach praktischen Übungen, Instrumentierungskursen oder Forschungszugang.
Nichtinvasive EEG-Verfahren, invasive kortikale Schnittstellen, periphere Nervenschnittstellen, Tiefenhirnstimulation und Neuroprothetik erfordern zwar teilweise überlappende, aber dennoch unterschiedliche Kompetenzen. Lesen Sie die Forschungsbeschreibungen der Dozenten und die Kurslisten sorgfältig durch, anstatt anzunehmen, dass „Neurotechnologie“ all diese Bereiche gleichermaßen umfasst.
BCI-Systeme können Auswirkungen auf Privatsphäre, Autonomie, Kommunikation und medizinische Entscheidungsfindung haben. Studiengänge, die Neuroethik, klinische Forschungspraktiken oder verantwortungsvolle Forschung an menschlichen Probanden umfassen, bereiten Sie auf die realen Herausforderungen des Fachgebiets vor, nicht nur auf den technischen Prototyp.
Sie sind bereit, eine aussagekräftige Vorauswahl für Ihr BCI-Programm zu treffen, wenn Sie diese Fragen für jede Schule beantworten können:
Falls Sie diese Fragen anhand der offiziellen Programm- und Laborseiten nicht beantworten können, sollten Sie weitere Recherchen anstellen, bevor Sie die Schule als Ihre erste Wahl betrachten.
Es gibt keinen einzigen besten Studiengang mit dem Namen „Gehirn-Computer-Schnittstellentechnik“. Für die meisten Studierenden ist der beste Weg ein Studiengang, der ihnen solide ingenieurwissenschaftliche Grundlagen vermittelt und direkten Zugang zu neuronalen Signalen, neurotechnologischer Forschung oder Gehirn-Maschine-Schnittstellenprojekten bietet.
Im Bachelorbereich bieten Johns Hopkins und die University of Washington besonders klar strukturierte Studiengänge. Für einen spezialisierten Masterstudiengang ist das Neural Engineering-Programm der University of Pittsburgh mit seinem Fokus auf Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) ungewöhnlich explizit, während Michigan, Duke, EPFL, ETH Zürich und Imperial jeweils unterschiedliche Stärken in den Bereichen Geräteentwicklung, Datenverarbeitung oder Forschung aufweisen. Auf Promotionsebene ist Carnegie Mellon eine ausgezeichnete Wahl für quantitativ intensive Forschung im Bereich neuronaler Datenverarbeitung und Dekodierung.
Die wichtigste Frage lautet daher nicht: „Welche Universität bietet den besten BCI-Studiengang an?“ Sondern: „Welches Programm bildet mich für die BCI-Schicht aus, die ich entwickeln möchte, und verfügt über Dozenten und Einrichtungen, die mir das Üben ermöglichen?“ Beantwortet man diese Frage gut, lässt sich die Liste der Programme viel leichter eingrenzen.
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