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IEET > Staff > Research Assistants > Florian Strobel, M.Sc.

Florian Strobel

M.Sc.
Research Assistant

Contact

Florian Thorsten Lutz Strobel
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Building HS22a, Room 2.014
Phone: +49 40 42878 2750
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Research Project

DISEGO
Critical Components for Distributed and Secure Grid Operation

DISEGO

Critical Components for Distributed and Secure Grid Operation

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2022 to 2025

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Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Maschinelles Lernen II (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Maschinelles Lernen II, Praktikum Data Science
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2436_w23
DozentIn:
Nihat Ay, Dr. Manfred Eppe, Adwait Datar
Beschreibung:
  • Überwachtes statistisches Lernen und Generalisierung  
  • Das Prinzip der empirischen Risikominimierung 
  • Das Gesetz der großen Zahlen und das Glivenko-Cantelli-Theorem
  • Shatter-Koeffizienten, VC-Dimension und Rademacher-Komplexität
  • Das Schnelle-Konvergenz-Theorem von Vapnik und Chervonenkis
  • VC-Dimensionen diskreter neuronaler Netze
  • Das Prinzip der strukturellen Risikominimierung
  • Lernen von Samples als inverses Problem
  • Hilbertraum mit reproduzierendem Kern
  • Moore-Penrose-Inverses
  • Schlecht gestellte inverse Probleme und Regularisierung 
  • Tikhonov-Regularisierung
  • Regularisierte empirische Risikominimierung 
  • Überdeckungszahlen 
  • Das Bias-Variance-Problem 
Leistungsnachweis:
m1594 - Praktikum Data Science<ul><li>p1544 - Praktikum Data Science: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul><br>m1594-2022 - Maschinelles Lernen II<ul><li>p1544-2022 - Maschinelles Lernen II: Klausur schriftlich</li><li>vl425-2022 - Freiwillige Studienleistung Bonus-Aufgaben: Übungsaufgaben</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Data Science Foundations (E-21)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 60
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 13
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 31

Supervised Theses

ongoing
completed
TU Hamburg
Institute of Electrical Power and Energy Technology (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 22a
21079 Hamburg
E-mail : ieet(at)tuhh.de
Phone : +49 40 42878 3213
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