Voraussichtlicher Vorlesungskanon

Jedes FSS:

  • Stochastik II (BA)
  • Programmierkurs R/Julia (BA Schlüsselqualifikation 1)
  • Praxiskurs “Statistik” R/Julia (BA, Schlüsselqualifikation 2)
  • Unsupervised Learning (BA)

Weiterhin:

 FSSHWS
2023,2026, 2029, 2032, 2035Computational Statistics (ehem. Fortgeschrittenenkurs C) (MA; für BA geeignet)Mathematische Methoden der Big Data Analytics: Lineare Modelle und Neuronale Netze  (MA; für BA geeignet)
 ab 2026: Roboterkurs “Mathematische Modelle zur Personenversicherung” (BA)Extremwertstatistik (MA)
 Unsupervised Learning (BA) (regelmäßig) 
 

Anschlußseminar “Komplexe Modelle” (BA und MA)

Anschlußseminar zu “Computational Statistics” (BA und MA)
   

2024,2027,

2030,2033

Support Vector Machines (ehemals Big Data II)  (MA) 
entweder im FSS oder HWS[ Mathematische Modelle zur Personenversicherung (BA) ][ Mathematische Modelle zur Personenversicherung (BA) ]
 

Anschlußseminar  “Mathematische Methoden für hochdimensionale Daten” (BA und MA)

Seminar Textverarbeitung und Bioinformatik (BA und MA)

In 2024 Thema möglicherweise getauscht mit dem aus HWS 25

   

2025,2028,

2031,2034

voraussichtlich ab 25 oder 28: Sachversicherungsmathematik  (MA)Analyse und Modellierung prozessbasierte Daten (ehem. Zeitreihenanalyse und räumliche Statistik) (MA; für BA geeignet)
  Quantencomputing (MA)
 Seminar zu Mathematische Statistik  (BA und MA)

Seminar “Mathematische Methoden in den Versicherungs- und Naturwissenschaften” (BA und MA)