Kurs:Mathematische Modellbildung/Themen/2022-23 Winteresemester
Themenfeld in dieser Modellierungsveranstaltung ist "Maschinelles Lernen", "Mustererkennung", "Informationsverarbeitung" und deren Anwendung. Suchen Sie sich dazu aus Ihrem zweiten Fach ein Themenfeld aus, in dem man
- Anpassungsfähigkeit eines Modelles benötigt (z.B. die Anpassung eines Modells an Fähigkeiten, die sich im Laufe der Zeit ändern)
- Mustererkennung aus gegebenen Eingaben und deren Optimierung (z.B. Bilder, mathematische Zeichen, ...),
- mathematische Modellbildung, bei denen Sie Trainingsdaten erheben können, um das mathematische Modell zu verbessern.
Projektthemen zum Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Gruppen - Mod6 - Montag 10-12
[Bearbeiten]Gruppenthema 1: Soziale Ungleichheit - Migrationshintergrund in unterschiedlichen Bildungsinstanzen
[Bearbeiten]Studierende:
- Angela Poprawski,
- Lea Schwarz,
- Julia Waldherr
Studierende:
- Nadine Borger,
- Yannik Zimmermann,
- Fabian Kempf
Studierende:
- Bastian Ottmann,
- Felix Mayer,
- Pelle Pézsa und
- Lisa Glaub
Wichtig ist hier, dass tatsächlich das existierende Portfolio "Perfektes Ass beim Tennis" um maschinelles Lernen erweitert wird
Studierende:
- Lorena Ziegler,
- Elias Schüler,
- Theresa Haber
- Sarah Tretter
Gruppen - Mod6 - Montag 14-16
[Bearbeiten]Gruppenthema 1: Modellierung von Schwangerschaft und Verhütung bei Personen unter 20 Jahren
[Bearbeiten]Studierende:
- Katharina Carstens
- Zoe Hoffmann
- Martin Keil
- Annabelle Moßgraber
Gruppenthema 2: Modellierung von Biodiversitätshotspots zur Beurteilung des Managements von Flächen
[Bearbeiten]Modellierungsziel: Studierende:
- Clara Bröning
- Behcet Öztürk
- Guillaume Blin
- Janine Klotz
Studierende:
- David Spang
- Anna Braun
- Zoe Richtscheid
- Katharina Müller
Studierende:
Kevin Bisson
Verena Berger
Modellierungsziel: Abschätzung der Infektionsraten gegen die Überlastung des Gesundheitssystems. Studierende:
- Leon Sohni
Modellierungsziel: Folgen des Demographischen Wandels auf die Bevölkerung.
Studierende: