Voraussichtlicher Vorlesungskanon
Jedes FSS:
- Stochastik II (BA)
- Programmierkurs R/
Julia (BA Schlüsselqualifikation 1) - Praxiskurs “Statistik” R/
Julia (BA, Schlüsselqualifikation 2) - Unsupervised Learning (BA)
Weiterhin:
| FSS | HWS | |
| 2023,2026, 2029, 2032, 2035 | Computational 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) |