Studium und Lehre

Curriculum

Neben dem jährlich neu startenden Basiszyklus, bestehend aus

• Grundvorlesung Stochastik (Teil 1),
• Wahrscheinlichkeitstheorie I,
• Wahrscheinlichkeitstheorie II (Stochastische Prozesse),
• Wahrscheinlichkeitstheorie III (Stochastische Analysis),

werden die regelmäßig stattfindenden vierstündigen Kursvorlesungen

• Mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens,
• Mathematische Statistik

sowie darauf aufbauend zahlreiche Spezialvorlesungen angeboten, wie beispielsweise

• Empirische Prozesse,
• Finanzmathematik in stetiger und diskreter Zeit,
• Versicherungsmathematik
• Hidden-Markov-Modelle,
• Lévy-Prozesse,
• Markov-Ketten und -Prozesse,
• Mathematisches Zeitreihenanalyse,
• Nichtparametrische Statistik,
• Risikotheorie,
• Spektraltheorie hochdimensionaler Zufallsmatrizen,
• Stochastische Analysis mit rauhen Pfaden,
• Stochastische partielle Differentialgleichungen,
• Maschinelles Lernen aus probabilistischer Sicht.

Ergänzend dazu finden jedes Semester Seminare und Praktische Übungen (in R oder Python) statt.

Für die Spezialisierung in Finanzmathematik werden ferner die Vorlesungen Futures and Options sowie Computational Finance gehalten.

Studienberatung Stochastik