Labor für Mathematik und maschinelles Lernen

Mathematik ist eine fundamentale Disziplin des maschinellen Lernens und ist unerlässlich um

  • ein grundlegendes Verständnis dieses Wissenschaftsgebiets zu erlangen,
  • bestehende Verfahren weiterzuentwickeln und auf neue Anwendungen zu adaptieren,
  • Robustheit und Unsicherheit quantifizierbar zu machen,
  • das theoretische Fundament weiter auszubauen.

Das Labor für Mathematik und maschinelles Lernen dient der Durchführung von Projekten und Abschlussarbeiten zu Themengebieten des maschinellen Lernens. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf Arbeiten mit Bezug zu den mathematischen Grundlagen und neuartigen Anwendungen neuronaler Netze.

Abschlussarbeiten

Lernumgebung für Reinforcement Learning
Bachelor-Abschlussarbeit

Jonas Wild, Bachelorstudent im Fachbereich Informatik, hat in seiner Bachelorarbeit eine eigene Umgebung zum intuitiven Verständnis von Reinforcement Learning (RI) implementiert.

Zum Projekt

Ansprechpartner

Prof. Dr. Hans-Peter Beise
Prof. Dr. Hans-Peter Beise
Professor FB Informatik

Kontakt

+49 651 8103-755

Standort

Schneidershof | Gebäude O | Raum 203

Sprechzeiten

Nach Vereinbarung per E-Mail
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