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IEET > Staff > Research Assistants > Marwan Mostafa, M.Sc.

Marwan Mostafa

M.Sc.
Research Assistant

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Marwan Mostafa, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
nach Vereinbarung/ by appointment
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Building HS36, Room C3 0.013
Phone: +49 40 42878 4097
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Research Project

iNeP
Integrated network planning for the electricity, gas and heat sectors

iNeP

Integrated network planning for the electricity, gas and heat sectors

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2021 to 2026

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Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Maschinelles Lernen II
Untertitel:
Modul: Maschinelles Lernen II
Semester:
WiSe 22/23
Veranstaltungsart:
Vorlesung + Übung
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2436_w22
DozentIn:
Nihat Ay, Dr. Manfred Eppe
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 
TeilnehmerInnen:
Diese Vorlesung ist auf folgende Studiengänge beschränkt: - Data Science - Computer Science - Elektrotechnik - Maschinenbau - Technomathematik - Informatik-Ingenieurwesen - Wirtschaftsingenieurwesen, Fachrichtung Logistik und Mobilität - Allgemeine Ingenieurwissenschaften
Voraussetzungen:
Erfolgreicher Besuch der Vorlesungen: - Wissenschaftliche Programmierung - Algorithmen und Datenstrukturen - Maschinelles Lernen I
Lernorganisation:
Vorlesung und Übung in englischer Sprache.
Leistungsnachweis:
Klausur
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Data Science Foundations (E-21)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 38
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 11
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 28

Supervised Theses

ongoing
completed

2022

  • Barthelme, J. (2022). Technisch-ökonomische Systemmodellierung und -anlayse eines urbanen Quatiers hinsichtlich des Einsatz von Wasserstoff als primärer Energieträger.

TU Hamburg
Institute of Electrical Power and Energy Technology (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-mail : ieet(at)tuhh.de
Phone : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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