Mathematisches Kolloquium

ZeitOrtVortragendeThema
19.06.24Prof. Dr. Kumar K. Naraparaju (BITS Pilani, Hyderabad, India)folgt
29.05.24Jan Vybiral (TU Prag)folgt
15.05.24Prof. Dr. Mike Espig (WHZ)folgt
24.04.24
15:20 Uhr		GAB304Dr. Holger Langenau (WHZ)Upper bounds for the derivatives of an algebraic polynomial by Markov-type inequalities.
28.06.23

GAB307Dr. Holger Langenau (WHZ)Ey Mann, wo is’ mein Auto? Lokalisierung im Kontext des automatisierten Fahrens Abstract
24.05.23

DFR1-261Prof. Dr. Mike Espig (WHZ)Workshop: AGI Development via Neural Tensor Formats - Contextual Adaption.
Bitte Laptop mitbringen.
26.04.23

GAB307Prof. Dr. Mike Espig (WHZ)An efficient architecture for the development of artificial general intelligence by means of neural tensor format representation; Part one: contextual adaption
04.04.23

KEP101Mahmoud Hafez, Oliver Müller, Dustin StadtkewitzPräsentationen zum Praktikumssemester
29.06.22GAB327Dr. Stefan Kerber (Mathworks)Aufgabenbewertung mit MATLAB Grader
empfohlene Vorbereitung
22.06.22Thomas Graupner,
Emma Unger (WHZ)		"PSI 3D - Schädelimplantatplanung" Abstract
"Präsentation zum Praktikum bei 4K-analytics" Abstract
15.06.22
online		Anastasiia Legatiuk
(Bauhaus-Universität Weimar)		"Discrete potential and function theories on a rectangular lattice and their applications" Abstract
08.06.22Ary Frigeri (WHZ)"An Overview of co-simulation using CarMaker and VISSIM software" Abstract
18.05.22Christian Walther (WHZ)"Energie Desaggregation mittels Maschinellen Lernens: Entwurf und Realisierung eines effizienten Klassifikators" Abstract
11.05.22Kostiantyn Pysanyi und David Gadsch (WHZ)Präsentationen zum Praktikumssemester
13.04.22Björn Bunzel (Medical School Berlin)"Neuroscience - Cognition, Perception and Neuroeconomic „How does the brain think if we think/feel about ….“ Abstract
4.11.20Mathematisches Kolloquium 2020
3.12.19 GAB 301Prof. Dr. Mike Espig (WHZ)„Reinforcement Learning“
19.11.19Prof. Dr. Mike Espig (WHZ) „Reinforcement Learning“
28.5.19Dr. Hendrik Weiß (WHZ)„Überwachtes Lernen - Klassifikationsprobleme” Fortsetzung
7.5.19Dr. Hendrik Weiß (WHZ)„Überwachtes Lernen - Klassifikationsprobleme”
9.4.19Prof. Dr. Jan Schneider (WHZ)„Überwachtes Lernen - Regressionsprobleme”
19.6.18Jan Paszkowski, Christian Schmalz u. Susann Härtel (WHZ) „Modelling of traffic calming”
17.4.18Dominik Wetzel (WHZ)„Echtzeit-Analyse und Auswertung von elektroenzephalografischen Signalen”
17.4.18Nico Spahn (WHZ)„Bewegungspezifische Auswertung myografischer Signale”
16.1.18Dipl.-Math. Jens Scholz (Vorstand der prudsys AG)„Reinforcement Learning:  Anwendungen in der Praxis”
12.12.17Dipl.-Math. Holm Sieber (Geschäftsführer von 4K Analytics GmbH, Leipzig)„Data Science Anwendungen im Gesundheitsmarkt”
21.11.17Dr. Stefan Kühn (XING Marketing Solutions GmbH, Hamburg)„Data Science - between Aspiration and Reality”
13.6.17 15:00 UhrProf. Dr. Kumar K. Naraparaju (BITS Pilani, Hyderabad, India)„Numerical solutions for elliptic partial differential equations”
6.6.17Anastasiia Legatiuk (WHZ)„Methods of a discrete function theory for boundary value problems of linear elasticity”
16.5.17Tamta Lekishvili„Multi-Product Price-Optimization with Cross-Elasticity Constraints in Retail Industry"
9.5.17Dr. Mariusz Dudek (Polytechnische Universität Krakau)„Aspekte zur Modellierung des Freizeitverkehrs in Polen"
11.4.17Prof. Dr. Mike Espig (WHZ)„An Efficient Method for Statistical Learning by Means of Tensor Format Representations"
12.12.16Prof. Dr. Markus Seidel (WHZ)„Über die Anwendbarkeit von Approximationsverfahren“
14.11.16Prof. Dr. Jan Schneider (WHZ)„Entropiezahlen, s-Zahlen und Eigenwerte"

Bei Fragen, Wünschen und Bemerkungen wenden Sie sich bitte an Prof. Jan Schneider.