Seminare und Querschnittsmodule im Bachelor, im Lehramt sowie in den deutschsprachigen Masterstudiengängen der Lehreinheit Mathematik und Data Science im Sommersemester 2024
Die Lehreinheit Mathematik und Data Science bietet im Sommersemester 2024 nach jetziger Planung die folgenden Seminare und Querschnittsmodule an. Seminare für die englischsprachigen Studiengänge M.Sc. CAM und M.Sc. Data Science sind in einem eigenen Beitrag hinterlegt.
Anmeldung
Bachelorseminare:
- Risikobewertung in den Wirtschaftswissenschaften (Wolfgang Stummer, nur B.Sc. Wirtschaftsmathematik und Mathematik)
- Neural Network Approximation (Cornelia Schneider)
- Steuerungstheorie für gewöhnliche Differentialgleichungen (Alexander Keimer / Lukas Pflug)
- Unendlichdimensionale Optimierung (Alexander Keimer / Lukas Pflug)
- Markovketten (Torben Krüger / Christoph Richard)
- Fortgeschrittene Themen der Maßtheorie (Emil Wiedemann / Manuel Friedrich)
- Operatoralgebren und Mathematische Physik I (Gandalf Lechner)
Seminare im Bachelorstudium:
- Operatoralgebren und Mathematische Physik I (Gandalf Lechner)
- Projekt Seminar Optimization (Timm Oertel, Jorge Weston)
- Neural Network Approximation (Cornelia Schneider)
- Seminar zur Spektraltheorie (Hermann Schulz-Baldes)
Querschnittsmodule:
- Einführung in die Darstellungstheorie (Bart van Steirtegham)
- Topologie (Kang Li)
- Wahrscheinlichkeitstheorie (Torben Krüger)
- Mathematische Anwendungen in den Wirtschaftswissenschaften (Wolfgang Stummer, nur B.Sc. Wirtschaftsmathematik und Mathematik)
- Lineare und Nichtlineare Systeme (Dieter Weninger)
Masterseminare Mathematik:
- Advanced Topics in Polynomial Optimization (Giovanni Fantuzzi)
- Control and machine learning (Enrique Zuazua Iriondo)
- Convex Optimization for Dynamical Systems Analysis (Giovanni Fantuzzi)
- Fortgeschrittene Themen der Maßtheorie (Manuel Friedrich / Emil Wiedemann)
- Large Deviations and concentration of Measure (Torben Krüger / Markus Ebke)
- Material and Topology Optimization (Michael Stingl)
- Neural Network Approximation (Cornelia Schneider)
- Reproducing Kernel Hilbert Spaces (Emil Wiedemann)
Seminare im Masterstudium:
- Projekt Seminar Optimization (Timm Oertel, Jorge Weston)
- Large deviations and concentration of measure (Torben Krüger)
- Markovketten (Torben Krüger / Christoph Richard)
- Operatoralgebren und Mathematische Physik I (Gandalf Lechner)
Seminare im vertieften Lehramt:
- Neural Network Approximation (Cornelia Schneider)
Seminare im nicht vertieften Lehramt
- Mathematisches Seminar in elementarer Geometrie (Yasmine Sanderson)
- Mathematisches Seminar in elementarer Stochastik (Wiegand Rathamnn / Nicolai von Schroeders)
- Mathematischen Seminar in elementarer Zahlentheorie (Yasmine Sanderson)