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Sommersemester 2018: Online-Lehrveranstaltungskatalog
Summer term 2018: Course Catalogue

Abkürzungen / abbreviations:
V, VO = Vorlesung / lecture, Ü = Übung / problem class, T = Tutorium / tutorial, S = Seminar / seminar
Categories: Zielgruppe = audience, Klassifizierung = classification, Inhalt = Curriculum, Einschreibung = inscription, Leistungsnachweis = type of examination,
Dozent/Zeit/Ort = Lecturer/Time/Venue

Gesamtübersicht: Institut für Mathematische Stochastik / List of all Courses: Institute of Mathematical Stochastics




  •  •  •   2. Studienjahr (Ba-Studiengang, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ba STOCH: Stochastik
4+2+0 F01/422
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (4. Sem.)
Vorkenntnisse Math-Ba-ANAA, Math-Ba-ANAG, Math-Ba-LAAG und Math-Ba-MINT.
Inhalt laut Modulbeschreibung
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Schilling    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   WIL C129            
  Schilling    V    Mi / Wed    1. DS (07:30-09:00)   WIL C129            
  Knopova    Ü    Mi / Wed    2. DS (09:20-10:50)   WIL C203            
  Knopova    Ü    Mi / Wed    4. DS (13:00-14:30)   WIL C204            
  
Modul Math Ba PROSEM: Proseminar - Angebot des Institutes für Mathematische Stochastik
0+2+0 F01/425
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (4. Sem.)
Einschreibung   über OPAL, siehe Webseite Seminare
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Info-Seite Seminare
OPAL  Für OPAL-Einschreibung siehe Info-Seite Seminare
Dozent/Zeit/Ort Ferger    S    Mi / Wed    5. DS (14:50-16:20)   WIL C204            



  •  •  •   3. Studienjahr (Ba-Studiengang, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ba STOCHV: Stationäre Prozesse
3+1+0 F01/431
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (6. Sem.)
Vorkenntnisse Modul Math BA STOCH
Inhalt Die Vorlesung bietet eine Einführung in die Theorie und Anwendung stationärer Prozesse.
Kenntnisse aus der Theorie stochastischer Prozesse werden nicht vorausgesetzt.
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   WIL B321            
  Sasvári    V    Di / Tue    4. DS (13:00-14:30)   WIL C129       Übung integriert     
  
Modul MN-SEGY-MAT-PROSEM: Maschinelles Lernen
0+0+2 F01/436
Zielgruppe Staatsexamen: Höheres Lehramt an Gymnasien, Fach Mathematik, 6. Sem.
Vorkenntnisse -
Inhalt Im Seminar werden verschiedene Methoden für maschinelles Lernen vorgestellt und an konkreten Beispielen getestet. Verwendet wird das Buch 'Brett Lantz: Machine Learning with R'. Kenntnisse in der Sprache R werden nicht vorausgesetzt.
Einschreibung   über OPAL, siehe Webseite Seminare
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Info-Seite Seminare
OPAL  Für OPAL-Einschreibung siehe Info-Seite Seminare
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    S    Mo / Mon    5. DS (14:50-16:20)   WIL C103            
  
Modul MN-SEBS-MAT-PROSEMB: Maschinelles Lernen
0+0+2 F01/436*
Zielgruppe Staatsexamen: Höheres Lehramt an Berufsbildenden Schulen, Fach Mathematik
Vorkenntnisse -
Inhalt Im Seminar werden verschiedene Methoden für maschinelles Lernen vorgestellt und an konkreten Beispielen getestet. Verwendet wird das Buch 'Brett Lantz: Machine Learning with R'. Kenntnisse in der Sprache R werden nicht vorausgesetzt.
Einschreibung   über OPAL, siehe Webseite Seminare
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Info-Seite Seminare
OPAL  Für OPAL-Einschreibung siehe Info-Seite Seminare
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    S    Mo / Mon    5. DS (14:50-16:20)   WIL C103            



  •  •  •   4. und 5. Studienjahr (Masterstudium, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ma STOCHP: Stochastische Prozesse
3+1+0 F01/444
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienbereich Stochastik
Vorkenntnisse Kompetenzen aus dem Modul Math-Ma-WTHM.
Inhalt siehe Modulbeschreibung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English
Dozent/Zeit/Ort Schilling    V    Mo / Mon    1. DS (07:30-09:00)   WIL C204            
  Schilling    V    Di / Tue    1. DS (07:30-09:00)   WIL C204       Übung integriert     
  
Modul Math Ma VMPV: Versicherungsmathematik - Prognoseverfahren
3+1+0 F01/445
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienbereich Stochastik
Vorkenntnisse Kompetenzen aus dem Modul Math-Ma-VMRM.
Inhalt siehe Modulbeschreibung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English on request (Summer term 2018: German)
Dozent/Zeit/Ort Behme    V    Mo / Mon    2. DS (09:20-10:50)   WIL A124            
  Behme    V    Do / Thu    4. DS (13:00-14:30)   WIL A120       Übung integriert     
  
Modul Math Ma MMAM: Modelle und Methoden der angewandten Mathematik
3+1+0 F01/451
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, als Modul MMAM oder MMRM möglich
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  Deutsch
Dozent/Zeit/Ort Ferger    V    Di / Tue    5. DS (14:50-16:20)   WIL A124            
  Ferger    V    Mi / Wed    4. DS (13:00-14:30)   WIL C104            
  
Modul Math Ma MMAM: Modelle und Methoden der angewandten Mathematik
3+1+0 F01/450
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, als Modul MMAM oder MMRM möglich
Vorkenntnisse Wahrscheinlichkeitstheorie mit Martingalen; empfohlen: Finanzmathematik
Inhalt Finanzmarktmodelle in stetiger Zeit, Lokale und stochastische Volatilitätsmodelle, Zinsstrukturmodelle, Arbitragetheorie in stetiger Zeit, Numerische Methoden, ggf. fraktionelle Modelle und/oder Levy-Modelle
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English on request (Summer term 2018: English)
Dozent/Zeit/Ort Keller-Ressel    V    Mo / Mon    5. DS (14:50-16:20)   WIL C104            
  Keller-Ressel    V    Do / Thu    3. DS (11:10-12:40)   WIL C104            
  
Modul Math Ma WIA: Quantitative Risk Theory
2+2+0 F01/440
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Pflichtmodul.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich.
Master WMath: Pflichtmodul.
Inhalt In this class we will study and discuss various concepts of quantitative risk theory and their applications in different areas of science. Hereby we mainly follow the book Klüppelberg, Straub, Welpe: 'Risk - A Multidisciplinary Introduction'. Needed prerequisites are standard concepts of probability theory and/or statistics as taught in undergraduate classes. The language (English/German) of this class will be chosen upon demand."
Einschreibung   über OPAL, siehe Webseite Seminare
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Info-Seite Seminare
OPAL  Für OPAL-Einschreibung siehe Info-Seite Seminare
Sprache / Language  English on request (Summer term 2018: German)
Dozent/Zeit/Ort Behme    V    Di / Tue    4. DS (13:00-14:30)              
  Behme    V    Di / Tue    5. DS (14:50-16:20)            11.04.2018: Änderung für beide Zeiten eingetragen   



  •  •  •   Fakultativ - Für alle Interessenten:
Vorlesungen / Forschungsseminare / Seminare / Gastvorträge in den Instituten   •  •  •  
  
Arbeitsgemeinschaft Analysis & Stochastik
0+2+0 F01/460
Zielgruppe Masterstudiengänge Mathematik und Wirtschaftsmathematik
Vorkenntnisse Stochastics, Analysis
Inhalt Selected topics from real and stochastic Analysis.
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   -
Internet  Aktuelle Vorträge
Sprache / Language  English
Dozent/Zeit/Ort AG Ana&Sto    S    Do / Thu    14:00-16:00 Uhr   WIL A124            



  •  •  •   Für Studiengänge anderer Fachrichtungen und Fakultäten   •  •  •  
  
Modul Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (ET)
2+2+0 F01/488
Zielgruppe Modul ET-01 04 03 Elektrotechnik (4. Sem.) // Modul ET-01 04 03 Informationssystemtechnik // Modul MT-01 04 03 Mechatronik //Modul RES-G05 Regenerative Energiesysteme
Vorkenntnisse Module ET-01 04 01, 02 und 03 (Teil 1) bzw. MT-01 04 01, 02 und 03 (Teil 1) bzw. Module RES-G01 und G02
Inhalt Wahrscheinlichkeitsrechnung, partielle Differentialgleichungen
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Fr / Fri    3. DS (11:10-12:40)   HSZ/AUDI/H            
  Kuhlisch    Ü                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Mathematik II (Wirtschaftswissenschaften: Modul WW-BA-01 und Verkehrswirtschaft: Modul Ba-VWI-M 1 )
2+2+0 F01/482
Zielgruppe Studierende Wirtschaftswissenschaften und Verkehrswirtschaft (2. Sem.)
Vorkenntnisse Mathematik I
Inhalt Folgen und Reihen, Funktionen in einer und in mehreren Variablen, Differentialrechnung für Funktionen in einer und in mehreren Variablen, Integralrechnung, lineare Differenzen- und Differentialgleichungen
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite der Kursassistentin
OPAL  OPAL-Kurs mit allen Infos zur Vorlesung und den Seminaren
Dozent/Zeit/Ort Ferger    V    Mi / Wed    1. DS (07:30-09:00)   HSZ/AUDI/H            
  Röder    Ü                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe OPAL-Kurs.
  
Statistik II (Sozialwissenschaften, ZIS)
2+2+0 F01/493
Zielgruppe Studierende Sozialwissenschaften, Politikwissenschaften, Medienforschung/Medienpraxis, ZIS
Vorkenntnisse Statistik I
Inhalt Ausgewählte Verfahren der multivariaten Datenanalyse/Statistik und ihre Umsetzung in SPSS: Varianzanalyse, Regressionsanalyse, Analyse von Abhängigkeiten in Kontingenztafeln, dimensionsreduzierende Verfahren, Reliabilitätsanalyse, strukturerkennende Verfahren
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   Klausur
Internet  Internetangebot zur Vorlesung
OPAL  OPAL-Kurs mit Einschreibung
Dozent/Zeit/Ort Rudl    V    Mi / Wed    3. DS (11:10-12:40)   HSZ/03/H            
  Böttcher    Ü                Kursassistent     
  Für die Übungen siehe OPAL-Kurs.
  
Mathematische Statistik (Modul BWW02 bzw. Modul BHYWI14)
2+2+0 F01/491
Zielgruppe Studierende Hydrologie (BWW02), Abfallwirtschaft und Altlasten (BWW02), Hydrowissenschaften (BHYWI14) u.a. Interessenten
Vorkenntnisse Modul BWW01 bzw. BHYWI01
Inhalt Auswahl und praktische Anwendung von Verfahren der Statistik zur Auswertung hydrologischer Daten (beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Punkt- und Konfidenzschätzungen, Tests, Regressions-, Korrelations- und Zeitreihenanalyse)
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Kuhlisch    V    Do / Thu    5. DS (14:50-16:20)   WIL B321            
  N.N.    Ü    Mi / Wed    7. DS (18:30-20:00)   WIL C204            
  Albrecht    Ü    Do / Thu    3. DS (11:10-12:40)   WIL C205            





 Autor: Lehrveranstaltungsmanagement Mathematik
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