Diese Seite ist gültig im Studienjahr 2022/23.

Modellierung von Unsicherheiten und Daten ist ein Modul der Studiengänge B.Sc. BAU und B.Sc. ME (2. Studienjahr). Es dauert 1 Trimester und findet jedes Studienjahr jeweils im Frühjahrstrimester statt. Bei Bedarf kann die Abhaltung des Moduls auch ins Herbsttrimester verlegt werden.


Dr.-Ing. Max von Danwitz (Dozent)
Dr.-Ing. Sebastian Brandstäter (Dozent)
Prof. Dr.-Ing. Alexander Popp (Modulverantwortlicher)
Tarik Sahin (Übungsleiter)

Aktuell

  • Die Ankündigung der neuen Lehrveranstaltung finden Sie hier.
  • Das Modul wird nächstmalig im FT 2024 gelesen werden.
  • Die erste Vorlesung im FT 2024 findet am 11.04.2024 statt.
  • Die erste Übung  findet vorraussichtlich am 11.04.2024 statt.

Inhalte

  1. Quantifizierung von Unsicherheiten
    • Motivation: Entscheidungsfindung unter Unsicherheiten
    • Modellierung von Unsicherheiten
    • Bayes’sche Inferenz
    • Monte Carlo
    • Abschätzung und Modellbildung
  2. Maschinelles Lernen aus Daten
    • Regression
    • Klassifizierung
    • Dimensionsreduktion
    • Clustering
  3. Entwicklungen und Trends
    • Anwendung von UQ/ML in Digitalen Zwillingen kritischer Infrastruktur 
    • Chancen und Risiken: UQ/ML/AI in der gesellschaftlichen und medialen Diskussion

Informationen

  • Vorlesung (Dr. Brandstäter, Dr. von Danwitz):
    D0 15:00-16:30, Geb. 33/0131
  • Übung (Hr. Sahin): 
    Do 16:45:00-18:15, Geb. 104/(Pool 4)

Leistungsnachweis

Informationen zum Leistungsnachweis werden im ILIAS-Kurs zur Lehrveranstaltung bekannt gegeben.