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IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Florian Strobel, M.Sc.

Florian Strobel

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Florian Thorsten Lutz Strobel
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Gebäude Harburger Schloßstraße 22a, Raum 2.014
Tel: +49 40 42878 2750
Logo

Forschungsprojekt

DISEGO
Kritische Komponenten für den verteilten und sicheren Netzbetrieb

DISEGO

Kritische Komponenten für den verteilten und sicheren Netzbetrieb

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2022 bis 2025

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Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
link to course in Stud.IP Studip_icon
Maschinelles Lernen I (GÜ)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen I
Semester:
SoSe 24
Course type:
Exercise
Course number:
lv2433_s24
Lecturer:
Nihat Ay
Description:
  • Geschichte der Neurowissenschaften und des maschinellen Lernens (insbesondere des tiefen Lernens) 
  • McCulloch-Pitts-Neuronen und binäre neuronale Netze
  • Boolesche Funktionen und Schellwert-Funktionen 
  • Universalität von neuronalen McCulloch-Pitts-Netzwerken
  • Lernen und das Perzeptron-Konvergenz-Theorem
  • Support-Vektor-Maschinen
  • Harmonische Analyse von Booleschen Funktionen
  • Kontinuierliche künstliche neuronale Netze 
  • Kolmogorovsches Superpositions-Theorem
  • Universelle Approximation mit kontinuierlichen neuronalen Netzen
  • Approximationsfehler und die Gradienten-Abstiegs-Methode: die allgemeine Idee
  • Die stochastische Gradienten-Abstiegs-Methode (Robbins-Monro- und Kiefer-Wolfowitz-Fälle)
  • Mehrschichtige Netzwerke und der Backpropagation-Algorithmus
  • Statistische Lerntheorie
Performance accreditation:
m1595 - Maschinelles Lernen<ul><li>p1543 - Maschinelles Lernen: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1595-2022 - Maschinelles Lernen I<ul><li>p1543-2022 - Maschinelles Lernen I: Klausur schriftlich</li><li>vl424-2022 - Freiwillige Studienleistung Maschinelles Lernen I - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li></ul>
ECTS credit points:
3
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Data Science Foundations (E-21)
Registered participants in Stud.IP: 1

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
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
Lageplan und Anfahrt
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