Marwan Mostafa

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Marwan Mostafa, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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nach Vereinbarung/ by appointment
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.015
Tel: +49 40 42878 4097
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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

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Maschinelles Lernen I (GÜ)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen I
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2433_s24
DozentIn:
Nihat Ay
Beschreibung:
  • 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
Leistungsnachweis:
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-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Data Science Foundations (E-21)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 1

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2022

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