Mittelfristig

Folgende Vorlesungen planen wir im Bereich der Stochastik. Es wird noch spontane Spezialvorlesungen geben. Die Vorlesungen lassen sich optimal ergänzen durch Veranstaltungen der angewandten Stochastik/Statistik sowie Analysis und Numerik/Optimierung.

Wir versuchen, mehrere Vorlesungen im 3./4. Studienjahr jedes Semester anzubieten, um besser auf Auslandssemester/Praktika/Surfsemester eingehen zu können. Entsprechende Vorlesungen sind zum Selbstlernen aufbereitet werden (Robotervorlesungen), die Veranstaltungen können dadurch jedes Semester belegt werden.

HWS22
Stochastik 1DöringBachelorDeutschblended8 ECTS
PDE approach to mean field systemsSlowikMasterEnglischPräsenz5 ECTS
Mathematical FinancePrömelBachelorEnglischblended8 ECTS
MarkovkettenSlowikBachelorDeutschRoboter5 ECTS
Markov ProcessesSlowikMasterEnglischRoboter5 ECTS
Stochastic CalculusPrömelMasterEnglischRoboter5 ECTS
Numerik für Stochastische DifferentialgleichungenParczewskiMasterDeutschblended6 ECTS
FS23
Stochastik 2SchlatherBachelorDeutschPräsenz8 ECTS
MarkovkettenSlowikBachelorDeutschRoboter5 ECTS
Stochastic CalculusPrömelMasterEnglischRoboter5 ECTS
Reinforcement LearningDöringMasterEnglischPräsenz8 ECTS
Optimization in MLWeißmannMasterEnglischPräsenz5 ECTS
Monte Carlo MethodsParczewskiBachelorEnglischBlended6 ECTS
Probability Theory 1SlowikMasterEnglischvirtuell8 ECTS
Advanced Mathematical FinancePrömelMasterEnglischvirtuell9 ECTS
Markov processesDöring/SlowikMasterDeutschRoboter4 ECTS
Quasi Monte-Carlo MethodenNeuenkirchMasterDeutschBlended6 ECTS

blended=Mischung von Präsenz und digitalen Angeboten

Roboter=digital zum Selbstlernen, nur Sprechstunden+Diskussionen in Person (zoom)