Dr. Peter Keller

Vertretung der Stelle für den Lehramtsausbau (Mutterschutzvertretung) im Bereich Stochastik. Gehaltene Vorlesungen: Wi 19/20: Stochastik (Tutor), Foundations of Stochastics for Data Science So 20: Grundlagen der Stochastik für Informatiker, Reinforcement Learning Wi 20/21: Stochastik für das Lehramt, zufällige Systeme

Im Wintersemester 2019/20 wird speziell für Studenten der Data Science eine grundlegende Einführung in die Stochastik gegeben. Themen sind die Einführung in die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, zunächst im diskreten, dann im stetigen. Übungen und anwendungsrelevante Beispiele runden die Vorlesung ab. Der Kurs ist an internationale Studenten gerichtet und entsprechend auf englisch abgehalten.

Nachhilfe online (bundesweit) und offline im Raum Berlin/Potsdam

Im Sommersemester 2019 halte ich eine Vorlesung für Data Scientists an der Uni Potsdam. Inhalte sind die Vermittlung grundlegender Werkzeuge aus der modernen Wahrscheinlichkeitstheorie. Darunter fallen die wichtigsten stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen und ihre Beziehungen untereinander, Werkzeuge wie bedingte Wahrscheinlichkeiten und bedingte Erwartungswerte, sowie eine Einführung in die Theorie der (zeit- und zustandsdiskreten) Markovketten sowie eine kurze Einführung in die Statistik.

Wir haben Relapsezeiten bei Krebs modelliert und mathematisch untersucht. Anhand der Modellierung sind Abschätzungen der Zeit bis zum Wiederauftauchen von Tumoren möglich.

Wir untersuchten die Modellierung von molekularen Motoren, die in Zellen für den Cargotransport zuständig sind und aufgrund ihrer Größe stochastischem Einfluss unterliegen.

Studium der Informatik mit abgeschlossenem Vordiplom, dann Wechsel auf Mathematik mit Nebenfach Informatik. Wahrscheinlichkeitstheorie, insbesondere diskrete Prozesse (Markovkette) mit Anwendungen in der Biologie