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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
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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

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Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

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

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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