Frühsemester 2025

Reinforcement Learning (Döring)

This lecture (10 ECTS) will lay the foundations of reinforcement learning. We will start gently with multiarmed bandits, then turn towards the theory of Markov decision processes which leads us to basic solution algorithms such as policy iteration, value iteration or (double) Q-learning. Finally, we will turn to policy gradient methods.

A PDE approach to mean-field systems (Slowik)

This lecture (5 ECTS) will cover mean-field systems such as the Curie-Weiss, the Hopfield model or spin glasses that are characterised by the fact that each individual component can interact with any other individual component. In particular, we will discuss the application of such models in the context of interference problems.

Stochastische Prozesse (Weißmann)

In der Veranstaltung beschäftigen wir mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie. Wir schauen uns Begriffe der schwachen Konvergenz an, knüpfen an die Martingaltheorie der Finanzmathematik an und diskutieren den wichtigsten stochastischen Prozess: Die Brownsche Bewegung. Die Veranstaltung ist die Grundlage für die aufbauenden Vorlesungen Advanced Math Finance, Stochastic Calculus, Markov Processes, ...

Markovketten

Eine Robotorvorlesung im Bachelor: Wir bieten Diskussionsrunden und Prüfungen an, die Vorlesungsvideos gibt es vom FS21. Wie wir diskutieren werden, überlegen wir uns gemeinsam mit den Studierenden in der ersten Woche.

Markov processes

Eine Robotorvorlesung im Master: Wir bieten Diskussionsrunden und Prüfungen an, die Vorlesungsvideos gibt es vom letzten Jahr. Wie wir diskutieren werden, überlegen wir uns gemeinsam mit den Studierenden in der ersten Woche.

Seminar

Das Seminar bereitet Studierende (Bachelor-Master) auf ihre Abschlussarbeiten vor. Studierende bearbeiten Themen der klassischen Wahrscheinlichkeitstheorie oder des maschienellen Lernens. Das Seminar findet geblockt an 1–2 Terminen mit etwas Abstand zur Klausurenphase statt.