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IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Marwan Mostafa, M.Sc.

Marwan Mostafa

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Marwan Mostafa, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
nach Vereinbarung/ by appointment
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.013
Tel: +49 40 42878 4097
Logo

Forschungsprojekt

iNeP
Integrierte Netzplanung der Sektoren Strom, Gas und Wärme

iNeP

Integrierte Netzplanung der Sektoren Strom, Gas und Wärme

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2026

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Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Machine Learning I
Semester:
SoSe 23
Veranstaltungsart:
Lecture + Tutorial
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2432_s23
DozentIn:
Nihat Ay, Dr. Manfred Eppe
Beschreibung:
- History of Neuroscience and Machine Learning (especially Deep Learning) - McCulloch-Pitts neurons and binary neural networks - Boolean functions and threshold functions - Universality of McCulloch-Pitts neural networks - Learning and the Perceptron Convergence Theorem - Support vector machines - Harmonic Analysis of Boolean Functions - Continuous artificial neural networks  - Kolmogorov's superposition theorem - Universal approximation with continuous neural networks - Approximation errors and the gradient descent method: the general idea - The stochastic gradient descent method (Robbins-Monro and Kiefer-Wolfowitz cases) - Multilayer Networks and the Backpropagation Algorithm - Statistical Learning Theory
Voraussetzungen:
linear algebra, analysis, basics of programming
Lernorganisation:
lecture + tutorials
Leistungsnachweis:
m1595 - Machine Learning p1543 - Machine Learning: written exam m1595-2022 - Machine Learning I p1543-2022 - Machine Learning I: written exam vl424-2022 - Bonus Tasks
Sonstiges:
Literature:
- An Introduction to Statistical Learning, James, Witten, Hastie, Tibshirani
- Pattern Recognition and Machine Learning, Bishop
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Data Science Foundations (E-21)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 167
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 20
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 37

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2022

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

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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