FS23

Frühsemester 2020

Reinforcement Learning (Döring)

This lecture (8 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.

Optimization in Machine Learning (Weißmann)

This lecture (6 ECTS) will cover optimization methods that typically appear in machine learning. Most importantly, we will discuss different (stochastic) versions of gradient descent methods and their applications in machine learning.

Wahrscheinlichkeitstheorie 1 (Slowik)

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 SDEs, Advanced Math Finance, 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.

News

Vacancy: Assistant professor in applied probability

We are seeking for applications on a non-tenure track assistant professor position in the area of applied probability.

New PhD Positions in the RTG 1953

Mannheim meets Konstanz: Workshop on Stochastics

Christmas Workshop this year in Konstanz!

Klausureinsicht

Montag, 9.9., um 13.00 Uhr findet die Klausureinsicht für Analysis 2 statt. Auch die Klausuren vom Ersttermin können eingesehen werden. Raum B3.01.

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Reinforcement Learning (Döring)

Optimization in Machine Learning (Weißmann)

Wahrscheinlichkeitstheorie 1 (Slowik)

Markovketten

Markov processes

Seminar

News

Chair of Probability Theory

FORUM