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 Sommersemester 2020

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

 

Lehre Wintersemester 2019/20

  • Übung und Tutorium zur Vorlesung Stochastik, Bachelor Mathematik und Lehramt, deutsch
  • Vorlesung und Übung „Foundations of Stochastics“, Data Science, englisch
  • Tutorium für Daten und Zufall, Didaktik der Mathematik, Grundschullehramt, deutsch
  • Betreuung Research Project im Bereich Reinforcement Learning, DataScience, englisch

 

Vorherige Lehrerfahrung

  • 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