Institut für Mathematik Potsdam – Dr. Peter Keller

Anschrift:

Z.Z. im Home-Office
Universität Potsdam
Institut für Mathematik
Campus Golm, Haus 9
Karl-Liebknecht-Straße 24-25
14476 Potsdam

Forschungsinteressen

Reinforcement Learning
Markov Reward and Decision Processes
Semi-Markov Chains
Markovketten in Anwendungen auf biologisch motivierte Fragestellungen
Multityp-Verzweigungsprozesse
Hochschuldidaktik
Didaktik der Wahrscheinlichkeitstheorie

Lehre

Winter '22-23

Vorlesung „Stochastic Processes“, english, Master
Übung „Advanced Probability Theory“, english, Master

Sommer '22

Seminar „Stochastic Simulation“, english, Master
Übung „Gibbs-Measures“, english, Master

Winter '21-22

Vorlesung + Tutorium „Stochastik für LA“, Bachelor Lehramt Mathematik, deutsch
Übung „Statistik für Ernährungswissenschaftler“, deutsch

Sommer '21

Projekt „Erweitertes Fachwissen im schulischen Kontext“, Bachelor Lehramt Mathematik, deutsch
Seminar „(Stochastische) Simulation im Schulunterricht“, Master Lehramt Mathematik, deutsch
Seminar „Simulation of Stochastic Processes“, Master Mathematik, englisch
Übungsgruppe „Lineare Algebra“, deutsch

Winter '20-21

Vorlesung Stochastik für Lehramt, Bachelor Lehramt, deutsch
Übung und Tutorium zur Vorlesung Stochastik, Bachelor und Lehramt, deutsch
Vorlesung „Dynamische Systeme“, Master, deutsch

Sommer '20

Vorlesung und Übung „Grundlagen der Stochastik für Informatiker“, Computer Science, deutsch
Vorlesung und Übung „zufällige Dynamiken“, (Markovketten), Mathematik, Master of Education, Bachelor of Science, deutsch
Seminar „Simulation im Schulunterricht“, Mathematik, Bachelor of Education, deutsch
Seminar „Simulation of Stochastic Processes“, Mathematik, Master of Science, englisch

Sonstige Lehrerfahrung/Praxis

Lehrauftrag für „Stochastics“, Data Science, Sommersemester 2019, Universität Potsdam
freiberufliche Nachhilfe für Studenten der Fachrichtungen BWL, VWL, Maschinenbau, Mathematik, Informatik, 2016-2019
Tutorial Probability, School of Mathematics, University of Edinburgh, 2013-2014

Betreute Arbeiten

Master-Arbeit (MSc Mathematik)

Samira Elmansouri - „Deep Reinforcement Learning for Solving Large Space Problems“, (abgeschlossen Nov. 2022), MSc Mathematik (Betreuer & Erstgutachter)
Melani Tudrung - „Mathematikunterricht im Nationalsozialismus“, (abgeschlossen Okt. 2022), MEd (Zweitgutachter)
(Labouchere Betting System - in Vorbereitung)

Bachelor-Arbeiten (Lehramt)

Adrian Lorenz - „Bayesian Contextual Multi-Armed Bandit - Random Projection Algorithmen“ (Zweitgutachter, in Bearbeitung)
Max Engelhardt - "Zwischen Simulation und Beweis - eine mathematische Analyse des Bienaymé-Galton-Watson-Prozesses und sein Einsatz innerhalb des Mathematikunterrichts" - prämiert mit dem Bachelorpreis der BMG 2021

Research Projekte (Master of Data Science)

Clemens Woest - AI Solvers for Sokoban
Reemi Mukherjee - Playing Flappy Bird with Deep Reinforcement Learning and Evolution Strategy
Sandip Kumar Ghosh - Stock Trading with Deep Reinforcement Learning
Tobias Ehlen - Solving T-Rex-Rush with Reinforcement Learning

Sie suchen nach einem Thema für Ihre fachspezifische Bachelor- oder Master-Arbeit?

Dann kontaktieren Sie mich bitte mit einem Themenvorschlag. Einige Vorschläge, die für Lehramtskandidat:innen geeignet sind, finden Sie bereits auf der Seite der Didaktik: Konkrete Themen für BA

Themenvorschläge

Survey zu harmonischen Funktionen und Anwendungen im Bereich der diskreten Markovketten (Bachelor, MSc).
weitere Themen auf Anfrage

Grundsätzlich können Sie bei und mit mir Bachelor- und Master-Arbeiten zu Themen aus der Stochastischen Simulation schreiben.

Themen zum Bereich Reinforcement Learning nehme ich im Moment nicht an.