Seminare & Workshops für Promovierende

Das Graduiertenzentrum MSE bietet regelmäßig Seminare und Workshops für Promovierende an. Die Teilnahme ist für alle Promovierenden der TUM kostenlos möglich.

Using R for Regression Analysis

Content:

This learning-by-doing course will show how to use R in the context of the ANOVA model, (generalised) linear regression, ordinal regression and the linear mixed model.

Requirements:

If needed, all participants should refresh their basic statistics and R knowledge by looking at e.g. the book Field, A., Miles, J. and Field Z. (2012). Discovering Statistics Using R. SAGE Publications and/or the DataCamp course www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r.

Participants have to bring their own laptop, which should have R (www.r-project.org) and RStudio (www.rstudio.com) installed on it. The laptop should also be able to connect to the eduroam wlan.

It will take place:

from 28.02. to 01.03.2019 , 9am to 5pm in room 0002 (5414.EG.002), ZEI, Lichtenbergstraße 4 a, 85748 Garching

Lecturer:

The course will be held by Dr. Stephan Haug (TUM)

Participants:

The course will be limited to 15 participants.

The course will be recognized as a subject-specific course by the Graduate Centre MSE.

Please register by sending an e-mail to: graduiertenzentrum@mse.tum.de

Python-Workshop für Promovierende

Das Graduiertenzentrum organisiert für die Promovierenden der MSE einen zweitägigen Python-Workshop an: 

Wann? WS 2019. Termin wird demnächst bekannt gegeben.

Wo? ZEI, Raum 1002, Lichtenbergstraße 4a, 85748 Garching

Dozent: Herr Dr. Johannes Dorfner

Die Teilnahme wird als fachliche Qualifizierung durch das Graduiertenzentrum anerkannt.

Restplätze werden an Mitglieder der weiteren Graduiertenzentren der TUM vergeben. Bitte melden Sie sich verbindlich bis zum 31.03.2019 an bei graduiertenzentrum@mse.tum.de (Graduiertenzentrum MSE).

Optimization under Uncertainty with Applications in Energy Markets

Content:

The course introduces the principles of decision making under uncertainty with a focus on stochastic optimization and robust optimization. The theory will be complemented by numerous illustrative classical examples such as the newsvendor problem and examples from the field of energy markets. The course consists of a lecture part, where the basic principles from stochastic optimization and robust optimization are presented as well as student presentations. Students either present an academic paper that uses the methods covered in the course or methods that build on the presented material.

Syllabus:

a. Two stage stochastic optimization: concepts and tools
b. Multi-stage stochastic optimization: scenario trees and decomposition
c. Introduction to robust optimization: concepts and standard uncertainty sets
d. Robust counterparts and tractable reformulations.
e. Distributionally Robust Optimization

Tools & Requirements:

- The course is aimed at students with a clearly quantitative focus
- Knowledge about basic linear algebra, probability, and optimization is a plus
- Proficiency in MATLAB or a similar high level programming language is an advantage

Place and date:

It will take place on the downtown campus during the summer semester 2019.

Tentative schedule: April 23rd, May 14th, May 21st, June 4th, June 11th, June 25th

The course will take place from 14:00 to 16:00

The location will be in room 3539.

Lecturer:

The course will be held by Prof. Wozabal (TUM)

Participants:

The course will be limited to 20 participants.

The course will be recognized as a subject-specific course by the Graduate Centre MSE.

Please register by sending an e-mail to: graduiertenzentrum@mse.tum.de

Modelica-Workshop für Promovierende

Inhalt:

Im Workshop werden die Grundlagen des frei verfügbaren Programms Modelica vermittelt. Modelica ist eine objektorientierte Modellierungssprache, die zur Simulation komplexer physikalischer Modelle aus unterschiedlichsten Fachbereichen (z.B. Mechanik, Elektrotechnik, Thermodynamik, Hydraulik, Regelungstechnik, Prozesstechnik) verwendet werden kann.

Neben der freien Verfügbarkeit mit ca. 1600 Modellkomponenten und 1350 Funktionen bietet Modelica einen wesentlichen Vorteil gegenüber anderen Simulationsprogrammen (z.B. Matlab/Simulink). Modelica arbeitet mit differentiellen, algebraischen und diskreten Gleichungssystemen anstatt mit Zuweisungen. Somit müssen die Modellgleichungen nicht im Voraus nach den gesuchten Variablen aufgelöst werden.

Der Modelica-Translator übersetzt die physikalischen Modelle (bzw. Modellgleichungen) eigenständig und löst diese mittels eines Lösungsalgorithmus. „Open-source“ Modelica ist zudem die Basis für darauf aufbauende (kostenpflichtige) Erweiterungen, welche häufig in der Industrie (z.B. Automobilhersteller und Kraftwerksbetreiber) eingesetzt werden.

Datum: 10-12 Juli 2019

Ort: Raum 1002 ZEI / Lichtenbergstr. 4 a, 85748 Garching

Anmeldung: Bitte melden Sie sich per Email zur Veranstaltung an: graduiertenzentrum@mse.tum.de.

Die Teilnahme wird als fachliche Qualifizierung durch das Graduiertenzentrum anerkannt.

Restplätze werden an Mitglieder der weiteren Graduiertenzentren der TUM vergeben.

Abschlussarbeiten kompetent betreuen - Workshop für Promovierenden

Inhalte

Die Betreuung von Abschlussarbeiten nimmt einen Teil der Arbeit von Promovierenden ein und ist eine Aufgabe, die aufgrund der Diversität der Studierenden, Themengebiete und Ziele eine hohe Komplexität aufweist. In diesem Workshop führt das Trainerteam die TeilnehmerInnen sukzessive durch den gesamten Betreuungsprozess und reflektiert mit Ihnen gemeinsam die Betreuungsintensität und –qualität in den einzelnen Etappen – ausgehend von Inputs durch die Trainerinnen sollen die TeilnehmerInnen basierend auf der Reflexion eigener Erfahrungen und dem jeweiligen fachlichen Hintergrund praxisnahe Hilfestellungen erhalten. Zudem gibt es Raum, um an 1-2 konkreten, gegebenenfalls ‚kniffligen‘ Betreuungssituationen zu arbeiten.

Lernziele

Am Endes des Kurses sind die TeilnehmerInnen in der Lage,

• zentrale Faktoren einer erfolgreichen Betreuung von Studienarbeiten zu identifizieren.
• wichtige Etappen der Begleitung einer Studienarbeit zu definieren und den Betreuungsablauf dementsprechend zu strukturieren.
• erste Tools für das professionelle Führen von Beratungs-/Feedbackgesprächen mit Studierenden abzurufen.

Methodik

• Interaktiver Lehrvortrag
• Moderiertes Arbeiten in Kleingruppen
• Selbstreflexion

Leitung Amélie Prebeck, Ellen Taraba (ProLehre | Medien und Didaktik)

Termin 23.04.2019 von 14:00 bis 18:00

Ort München, Augustenstraße 46, Erdgeschoss, S02 Eine Wegbeschreibung finden Sie hier www.prolehre.tum.de/kontakt/wegbeschreibung/

Kurssprache Deutsch

Zielgruppe Promovierende der BGU und MSE

Voraussetzung Keine

Plätze 6-12

Die Teilnahme wird als fachliche Qualifizierung durch das Graduiertenzentrum anerkannt.

Restplätze werden an Mitglieder der weiteren Graduiertenzentren der TUM vergeben.

Bitte melden Sie sich verbindlich bis zum 08.03.2019 an bei graduiertenzentrum@mse.tum.de (Graduiertenzentrum MSE).