Nico Strasdat

Lehre

Informationen zu vergangener Lehrtätigkeit finden Sie hier.

Wissenschaftliche Interessen

• Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere Support Vector Machines und Deep Learning
• Anwendung von konvexer Optimierung und Dualität
• Newton-ähnliche Verfahren zur Behandlung von Optimierungsproblemen
• Linear-ganzzahlige Optimierung
• Behandlung von Optimierungsproblemen aus anwendungsrelevanten Problemstellungen
• Effektive und effiziente Implementierung von Algorithmen

Lebenslauf

• Promotion im Wissenschaftsgebiet Mathematik an der Technischen Universität Dresden (10/2014 bis 10/2023), Thema der Dissertation: "Duality, Derivative-Based Training Methods and Hyperparameter Optimization for Support Vector Machines"
• Master of Science (Mathematik) an der Technischen Universität Dresden (10/2012 bis 09/2014), Thema der Masterarbeit: "Reduced-Set Support Vector Machines"
• Bachelor of Science (Mathematik) an der Technischen Universität Dresden (10/2009 bis 08/2012), Thema der Bachelorarbeit: "Random Forests und ihre Anwendung zur Regression"

Veröffentlichungen

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Beteiligungen an Projekten

• Datengetriebene Generierung von Modellen und Sensitivitätsanalyse für Produktionsprozesse (BMBF, 04/2020 bis 11/2023) im Verbundprojekt OptProDat
• Anspruchsvolle Freiformbeschichtung flächiger und 3-dimensionaler Substrate durch Inline-Sputtertechnick (SAB, 08/2019 bis 12/2020)
• Newton-type Methods for Nonsmooth Equations with Nonisolated Solutions (DFG, 01/2017 bis 12/2019)
• Optimierungstechniken für Klassifikation und Regression, Teil II (Industrieprojekt, 01/2017 bis 12/2017)
• Optimierungstechniken für Klassifikation und Regression (Industrieprojekt, 10/2014 bis 12/2016)
• Support-Vector-Methoden und multivariate Regression (Industrieprojekt, 04/2013 bis 09/2014)
• Support Vector Methoden (Industrieprojekt, 09/2011 bis 08/2013)

Konferenzen und Vorträge

Hier entsteht eventuell eine Liste mit Konferenzen, die ich besucht habe.