Aktuelles Semester

Stochastik 1

Jeder kennt Zufall aus dem eigenen Leben, zum Beispiel Münzwürfe oder das Bestehen einer Klausur nach “mit Lücke lernen”. In dieser Vorlesung werden wir mittels Maß- und Integrationstheorie mathematische Modelle für die Modellierung von Zufallsexperimenten konstruieren. Weil wir auch noch das Gesetz der Großen Zahlen und den zentralen Grenzwertsatz diskutierten, wird die Erfolgswahrscheinlichkeit des zweiten Beispiels leider ziemlich klein sein.

Maß- und Integrationstheorie

Manchmal hat man Glück und kann die erste große Liebe nochmal treffen – diesmal gleich noch viel besser! Was ist schon Quaderwahnsinn verglichen mit richtiger Maßtheorie? Was ist schon das Lebesgue Integral ohne den Fortsetzungssatz von Carathéodory? Auch der gute alte Fubini wird natürlich nicht fehlen, jetzt aber noch allgemeiner!

Markov Decision Processes in Artificial Intelligence

Eine Runde Künstliche Intelligenz für Mathematiker! Viele haben gehört, dass das eigentlich unmögliche doch möglich ist: Computer spielen besser Go als Menschen. Das liegt nicht an der überlegenen Kapazität viele Möglichkeiten durchzurechnen, Q-Learning ist das Stichwort. Die Erleuchtung liegt nur eine Mathevorlesung entfernt!

Statistical Learning

Eine Runde Big Data für Mathematiker! Wer lernen möchte, warum nicht-parametrische Statistik gar nicht weit von aktuellsten Ideen des Machine Learnings entfert ist, wird sicher Spaß haben.

Seminar: Artificial Intelligence

Wir haben uns ein paar Themen ausgesucht, die zum einen fies sind und zum Anderen manchmal als Teil von Künstlicher Intelligenz gesehen werden:

• Erdös-Renyi Graphs
• preferential attachment networks
• belief propagation
• Boltzmann Machines