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IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Anna-Lena Steen, M.Sc.

Anna-Lena Steen

M.Sc.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Kontakt

Anna-Lena Steen, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.017
Tel: +49 40 42878 4091
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Forschungsprojekt

KoLa
Koordinierungsfunktion des Verteilnetzes und Lastmanagement für den elektrifizierten Personenverkehr

KoLa

Koordinierungsfunktion des Verteilnetzes und Lastmanagement für den elektrifizierten Personenverkehr

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2022 bis 2026

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Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2024

2023

2022

Lehrveranstaltungen

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: 59
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 13
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 31

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

2024

  • Ahmed, Taha (2024). Development of an iterative multi-agent coordination framework for congestion prevention in low voltage grids.

  • Busch, Marcel (2024). Entwicklung eines Netzmodells zur szenarienbasierten Untersuchung von Engpässen in heutigen und zukünftigen städtischen Verteilnetzen.

  • Krammer, Friederike (2024). Entwicklung eines Algorithmus zur Koordinierung flexibler Prosumer zur Netzengpassvermeidung in Niederspannungssträngen.

  • Wilke, Jan Jakob (2024). Definition leistungsbasierter Netzregeln zur Engpassvermeidung in elektrischen Verteilnetzen.

beendete
TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
Weiterführende Links
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