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Abschlussarbeitsbörse

Bitte beachten Sie auch die Praktikumsbörse, auf der weitere Angebote für Abschlussarbeiten zu finden sind.

Aktuelle Angebote für Abschlussarbeiten

01.03.2023 (Bachelor- & Masterarbeiten)

Themen:

  • Clusteranalyse von zirkulären Zeitreihen (Tageszeiten)
  • Zeitreihenanalyse akustischer Indizes der urbanen Umwelt
  • Modellierungen der Belastung des Menschen mit Schadstoffen / Modelling human exposure to pollutants
  • Evaluations-Ergebnisse der Data Literacy Kurse an der TU Dortmund
  • Regression und Klassifikation für sehr große Datenmengen
  • Meta-research on scientific publication practice: a novel approach for estimating publication bias

Weitere Informationen finden Sie auf der Homepage des Lehrstuhls Mathematische Statistik und biometrische Anwendungen 

Betreuung:  Katja Ickstadt


25.01.2023 (Abschlussarbeit)

Titel: Behandlungseffektregression

Betreuung: Sarah Friedrich (Augsburg), Thomas Kneib (Göttingen), Markus Pauly (Dortmund)


11.01.2023 (Masterarbeiten)

Themen:

  • Versuchsplanung zur Modellierung von Aktivitätserkennung in der Logistik
  • Versuchsplanung zur Parametrierung von Simulationsmodellen
  • Optimal Designs for Gene Expression Data using Model Averaging Estimators
  • Model Selection Criteria for Common parameters for Gene Expression Data

Weitere Informationen finden Sie auf der Homepage der Fachgruppe Mathematische Statistik

Betreuung: Kirsten Schorning


08.12.2022 (Masterarbeiten)

Themen:

  • Understanding And Implementing Predictive Information Criteria For Bayesian Models
  • Asymptotic Behaviour Of The Posterior In Overfitted (Deep) Mixture Models
  • Posterior Concentration Rates For Bayesian High-Dimensional Sparse Additive Models
  • Using Posterior Predictive Checks With Semistructured Deep Distributional Regression
  • Efficient Estimation Of Distributional Regression Models Using Hmc Based On Normalizing Flows
  • Predicting Revenue Streams Of Small And Medium-Sized Enterprises
  • Standard Errors Of Variational Inference
  • Uncertainty Quantification For Deep Learning
  • Deep Gaussian Process Modelling
  • Using Stacking To Average Distributional Regression Models
  • Bayesian Nonparametric Conditional Density Estimators
  • Distributional Joint Modelling
  • Approximations Of Normalizing Constants In Doubly-Intractable Likelihoods
  • Measuring The Explained Variance In Structured Additive Distributional Regression
  • Comparisons And Implementation Of Non-Local Shrinkage Priors
  • A Scalable Joint Model Of Longitudinal And Survival Data With A Time-Varying Association
  • A Unified Deep-Cure Model Approach
  • Admissible Learning Algorithms
  • Fast Expectation Maximization Algorithm For Spatial Promotion Time Cure Models
  • Approximated Bayesian Multivariate Spatial Factor Analysis
  • A Scalable Joint Model Of Longitudinal And Survival Data With Long-Term Survivors
  • Leverage Generative Models To Improve Performance In Unbalanced Tabular Settings
  • Exact Likelihood Inference In Joint Modelling Settings
  • Targeted Sampling Based On Epistemic Uncertainty For Improving Predictive Performance Of Dl Tasks In The Case Of Costly Data Acquisition
  • Uncertainty Quantification For Complex-Valued Deep Neural Networks
  • Improved Variational Approximations
  • Non-Gaussian Regression Copulas
  • Variational Inference for Distributional Regression
     

Betreuung: Nadja Klein

Kalender

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Anfahrt & Lageplan

Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.

Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 15- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.

Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.