RUB » LMI » Abschlussarbeiten » Bisher betreute Arbeiten

Betreute Diplomarbeiten an der Uni Dortmund

  1. Wagner, Klaus (1992): PAC-Lernen von k-Variablen Pattern ist in NC
  2. Besling, Stefan (1993): On limited Nondeterminism
  3. Birkendorf, Andreas (1994): Ein optimaler paralleler Algorithmus zur Berechnung eines minimalen konvexen separierenden Polygons
  4. Schwettmann, Klaus (1994): Approximative Reduktionen zwischen harten Optimierungsproblemen
  5. Kleinfelder, Detlef (1995): Agnostisches PAC-Lernen von Funktionen auf kleinen neuronalen Netzen
  6. Hausdorf, Karin (1995): Vapnik-Chervonenkis Dimension neuronaler Netzwerke
  7. Klasner, Norbert (1995): Konversion von on-line Algorithmen in off-line Algorithmen beim Lernen von Funktionen
  8. Böker, Andreas (1997): Exaktes Lernen als Heuristik für kombinatorische Optimierungsprobleme
  9. Jeusmann, Britta (1997): Analyse von Approximationsalgorithmen für das "Maximum Independent Set"- Problem
  10. Thuemmler, Axel (1998): Untersuchungen zu einem polynomiellen Approximationsschema für das Problem des Handelsreisenden im Euklidischen Raum
  11. Forster, Jürgen (1998): Lernen von Multiplicity-Automaten aus kürzesten Gegenbeispielen

Betreute Bachelorarbeiten im Studiengang Mathe an der RUB

  1. Schauf, Christian (2010): Nichtdeterministische Kommunikationskomplexität
  2. Mattern, Heiko (2011): Die probabilistishe Methode mit Anwendungen in der additiven Kombinatorik
  3. Rütter, Monika (2012): Anfragekomplexität im SQ-Modell
  4. Pasucha, Sandra (2012): Erlernen von Rangordnungen mit Boosting: Optimierung und Effizienz
  5. Ries, Christoph (2012): Spieltheorie, Online-Vorhersagen und Boosting
  6. Schuster, Christian (2012): AdaBoost und On-line-Vorhersagen
  7. Egbers, Sonja (2012): AdaBoost und PAC-Lernen
  8. Klaus, Manuel (2012): Boosting von Randabständen
  9. Nesiu, Karla (2012): Differentielle Privatheit und Probabilistische Funktionen
  10. Joppich, Louisa (2012): Das Erlernen von Rangordnungen mit Boosting: Kontrolle des Generalisierungsfehlers
  11. Wienen, Patricia (2013): Sequential Minimal Optimization
  12. Schulte, Carina (2013): Lineare Klassifikation: der Perzeptron-Algorithmus
  13. Breuer, Michael (2013): Support-Vector-Regression
  14. Loop, Daniel (2013): Klassifikation mit Support-Vektor-Maschinen
  15. Rumpelt, Robert (2014): Differentielle Privatheit und algorithmisches Lernen
  16. Le, Dinh Khoi Nguyen (2015): Flüsse und Schnitte im Netzwerk: Algorithmen und Anwendungen
  17. Kaden, Julia (2015): Färbungs-, Matching- und Vertreterprobleme
  18. Elsner, Paul (2016): Anwendung der probabilistischen Methode an ausgesuchten Beispielen
  19. Wollny, Hannah Marie (2017): Eigenwerte und Expandergraphen
  20. Pavlovity, Violetta (2019): Untersuchungen zu Zyklem und Schnitten in Graphen
  21. Mohr, Florian (2019): Untersuchung von Laplace-Matrizen von Graphen

Betreute Diplom- bzw. Masterarbeiten im Stdiengang Mathe an der RUB

  1. Kiltz, Eike (2000): Techniken zum Nachweis von Bitsicherheit in Kryptosystemen
  2. Bomke, Andreas (2000): Strukturelle Untersuchungen zu Quantenturingmaschinen
  3. Markgraf, Norman W. (2001): Untersuchungen zum Lösen dünnbesetzter linearer Gleichungssyteme über endlichen Körpern
  4. Suttorp, Thorsten (2001): Theoretische und experimentelle Studien zu Halbraumeinbettungen
  5. Kuschel, Andreas (2002): Sequentielle Komposition von black box zero knowledge interactive proof systems
  6. Nietzio, Annika (2002): Anwendung von kernbasierten Methoden auf das PoS-Tagging Problem
  7. Friedrichs, Frauke (2002): Lerntheoretische Untersuchungen neuronaler Netze mit radialen Basisfunktionen
  8. Fieseler, Martin (2003): Umwandlung inhärent schwerer Lernprobleme in kryptographische Primitive
  9. List, Niko (2004): Konvergenz der Dekompositionsmethode bei $\nu$-Support-Vector-Maschinen
  10. Ficker, Martin (2006): Budgetierte Varianten des Perzeptron-Algorithmus
  11. Berezhna, Marina (2007): Implementierung eines Algorithmus zum Auffinden einer maximalen unabhängigen Menge in einem halbzufälligen Graphen
  12. Doliwa, Thorsten (2007): Aufbau eines vollständigen Repräsentantensystems bei Multi-label Klassifikationsproblemen
  13. Kallweit, Michael (2007): Lernkomplexität des Durchschnittes von Halbräumen
  14. Li, Yemin (2008): Untersuchungen zur Komplexität von Clusteringproblemen
  15. Darnstädt, Malte (2009): Untersuchungen zum halbüberwachten algorithmischen Lernen
  16. Richthofer, Stefan (2009): "Similarity Functions" als Alternative zu Kernfunktionen
  17. Rodriguez, Bruno (2012): Konvexe Optimierung mit Anwendung im maschinellen Lernen
  18. Gischus, Sebastian (2012): Einsatz von Techniken der linearen Programmierung zum Nachweis unterer Schranken für die Kommunikationskomplexität verteilter Boolescher Funktionen
  19. Radine, Pia (2012): Dynamische Verwaltung der Lösungen eines Suchproblems
  20. Valovich, Filipp (2013): Informations- und berechnungstheoretische differentielle Privatheit in verteilten Systemen
  21. Ries, Christoph (2014): Geometrische Probleme mit Anwendungen beim Lernen
  22. Pasucha, Sandra (2014): Untersuchungen zum Modell des "Recursive Teaching"
  23. Rütter, Monika (2014): Untersuchungen am Modell des "Minimum Weight Perfect Matching"
  24. Sie, Henrik (2014): Untersuchungen zum Lernen kontextfreier Sprachen durch Beispiele
  25. Sandlus, Marc O. (2015): Experimentelle Untersuchungen zu Bayesschen Klassifikatoren
  26. Preuss, Janina (2016): MW-Algorithmus und Smarter PAC-Lerner
  27. Kilgus, Bernhard (2016): Verbesserung der Konvergenzgeschwindigkeit beim stochastischen Gradientenverfahren durch Varianzreduzierung
  28. Wrona, Jan (2017): Kategorielles Clustering in Streamingszenarien
  29. Liu, Yaxiong (2018): Modelling Algorithmic Problems as Learning from Expert Advice
  30. Loop, Daniel (2018): Einsatz von "Simulated Annealing" bei konvexen Optimierungsproblemen

Betreute Masterarbeiten im Studiengang Mathe (M.Ed.) an der RUB

  1. Lindloff, Claudia (2001): Studien zum Flussproblem in ungerichteten Transportnetzwerken
  2. Berka, Anna (2007): Entwurf von Begleitmaterial zu ausgewählten Themen der Vorlesung über Effiziente Algorithmen
  3. Roghmans, Leonie (2007): Heuristiken zur lokalen Optimierung
  4. Struck, Marianne (2012): Anwendungen des Schubfachprinzips

Betreute Bachelorarbeiten im Studiengang AI an der RUB

  1. Windmöller, Björn (2005): Heuristische Untersuchung des mehrdimensionalen Rucksackproblems
  2. Strobel, Daehyun (2005): Heuristische Untersuchungen zum mehrdimensionalen Zuweisungsproblem
  3. Stark, Sebastian (2007): Vergleich verschiedener Stabilitätskonzepte bei Clusteringverfahren
  4. Nguyen, Doan Minh Chau (2010): Implementierung eines Sortierverfahrens für partiell geordnete Mengen
  5. Brüggenthies, Manuel (2014): Ermittlung des Aktivitätslevels von Lookahead-DFAs
  6. Thiele, Sarah (2014): Zeitanalyse für den Algorithmus zur Berechnung eines Schnappschuss-Graphen
  7. Scholz, Marc-Eric (2015): Erstellung einer Software zur Visualisierung von Graphalgorithmen
  8. Arsumanjan, Angelina (2015): Fibonacci-Heaps
  9. Kokot, Mandy (2015): Rot-Schwarz-Bäume Graphen
  10. Danis, Yasin (2016): Lineare Programmierung, Dualität und Auffinden einer ersten Basislösung
  11. Cördük, Yusuf (2016): Lineare Programmierung und Simplexalgorithmus
  12. Hiller, Noel (2016): Vergleich dreier PAC-Algorithmen
  13. Seidel, Saskia (2017): Untersuchung zu binomialen Heaps
  14. Gerhards, Daniel (2017): Untersuchungen zum Problem der Minimierung endlicher Automaten
  15. Safak, Sara Bengi (2017): Approximationsalgorithmen fuer Zerlegungsprobleme
  16. Kuzminykh, Ekaterina (2018): Untersuchungen zu flächen- oder inklusionsminimalen umschließenden konvexen k-Ecken
  17. Knuth, Jana (2019): Berechnungsthoretische Analyse von Konflikten in Entscheidungsproblemen am Beispiel des Kürzeste-Pfade-Problems
  18. Schultz, Thomas (2019): Komplexitätsklassen mit schweren lokalen Suchproblemen

Betreute Masterarbeiten im Studiengang AI an der RUB

  1. Li, Yemin (2008): Untersuchungen zur Komplexität von Clusteringproblemen in der symmetrischen Differenz zweier regulärer Sprachen
  2. Felske, Dennis (2015): Auffinden des kleinsten Wortes in der symmetrischen Differenz zweier regulärer Sprachen
  3. Bihege, Yannick (2017): Applying Data analysis and Statistical Methods for Automatic Text Classification, Clustering and Harmonization of Electronic-based Documents

Promotionen

  1. Höffgen, Klaus Uwe (1994): Komplexitätsanalysen und effiziente Algorithmen für Kombinatorische Probleme beim Algorithmischen Lernen
  2. Pölt, Stefan (1994): Effizientes Lernen fast optimaler Entscheidungen aus Beispielen
  3. Birkendorf, Andreas (1998): Lernen von Automaten und Entscheidungsdiagrammen
  4. Klasner, Norbert (1999): Lernen aus fehlerhafter oder unvollständiger Information
  5. Kuhlmann, Christian (2000): Informations- und berechnungstheoretische Barrieren beim algorithmischen Lernen
  6. Forster, Jürgen (2002): Some Results Concerning Arrangements of Half Spaces and Relative Loss Bounds
  7. Kiltz, Eike (2004): Complexity Theoretic Lower Bounds on Cryptographic Functions
  8. List, Nikolas (2009): Convergence Rates for SVM-Decomposition Algorithms
  9. Brandl, Christian (2010): Platz- und Zeitkomplexität von Entscheidungsproblemen im Zusammenhang mit der Kommunikationskomplexität regulärer Sprachen
  10. Doliwa, Thorsten (2013): Notions of Teaching and Complexity in Computational Learning Theory
  11. Kallweit, Michael (2014): Margin Parameters for Linear Classification and their Connections to Selected Complexity Measures
  12. Darnstädt, Malte (2015): An Investigation on the Power of Unlabeled Data
  13. Alda, Francesco (2017): On the Trade-Off between Privacy and Utility in Statistical Data Analysis
  14. Valovich, Filipp (2018): On Positive Connections between Crytography and Differential Privacy in the Distributed Model
  15. Ries, Christoph (2020): Preference-based teaching of geometrical concept classes and a toolbox for the design of Minimum Disagreement algorithms