Lehrinhalte
Im Seminar werden ausgewählte Arbeiten zu Theorie, Algorithmen, Numerik und Anwendungen in der Optimierung behandelt. Themen stammen u.a. aus den Bereichen:
- Konvexe Optimierung
- Optimierung für Datenanalyse/Maschinelles Lernen
- Optimierung unter Unsicherheit
- Optimierungsprobleme in Wirtschaft und Ingenieurwesen
Es besteht die Möglichkeit einer anschließenden Bachelorarbeit.
Literatur
Literatur wird bei der Vorbesprechung bekannt gegeben und kann danach online eingesehen und ausgewählt werden.
Voraussetzungen
Einführung in die Optimierung
Erwartete Teilnehmerzahl
max 20
Weitere Informationen
Der genaue Termin der Vorbesprechung in der zweiten oder dritten Vorlesungswoche
wird über Moodle bekannt gegeben.
In der Vorbesprechung werden mögliche Themen vorgestellt.
Zusätzliche Informationen
Das Seminar wird am Block gegen Ende des Sommersemesters 2021 stattfinden.
Online-Angebote
moodle
Im Seminar werden ausgewählte Arbeiten zu Theorie, Algorithmen, Numerik und Anwendungen in der Optimierung behandelt. Themen stammen u.a. aus den Bereichen:
- Konvexe Optimierung
- Optimierung für Datenanalyse/Maschinelles Lernen
- Optimierung unter Unsicherheit
- Optimierungsprobleme in Wirtschaft und Ingenieurwesen
Es besteht die Möglichkeit einer anschließenden Bachelorarbeit.
Literatur
Literatur wird bei der Vorbesprechung bekannt gegeben und kann danach online eingesehen und ausgewählt werden.
Voraussetzungen
Einführung in die Optimierung
Erwartete Teilnehmerzahl
max 20
Weitere Informationen
Der genaue Termin der Vorbesprechung in der zweiten oder dritten Vorlesungswoche
wird über Moodle bekannt gegeben.
In der Vorbesprechung werden mögliche Themen vorgestellt.
Zusätzliche Informationen
Das Seminar wird am Block gegen Ende des Sommersemesters 2021 stattfinden.
Online-Angebote
moodle
- Lehrende: Stefan Ulbrich
- Lehrende: Winnifried Wollner
Semester: SoSe 2021