Workshop

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) beschreibt eine Reihe von Algorithmen mit denen zufällige Zahlen erzeugt werden können. Diese haben vielfältige Anwendungen, z.B. in der Bayesianischen Modellierung, zur Berechnung von komplexen Integralen oder im Reinforcement Learning.

In diesem Workshop wollen wir euch die wichtigsten MCMC Algorithmen beibringen. Wir starten mit den Grundlagen und behandeln zum Ende hin State of the Art Algorithmen, die ihr so in eurem nächsten Projekt benutzen könnt. Schwerpunkt liegt auf der Intuition hinter den Algorithmen und nicht den mathematischen Grundlagen. Nach dem Vortrag werdet ihr im Rahmen einer Data-Challenge das Gelernte direkt in Python und TensorFlow ausprobieren. Für das Team mit dem stärksten Modell gibt es einen Preis.

Bearbeite gemeinsam mit deinen Kommilitonen und den Berater*innen von d-fine eine Case study zu dem Thema Portfoliozerlegung.
Dabei erhälst du Einblicke in das Frankfurter Office von d-fine, und hast die Chance deine Fragen bei einem programmreichen Tag mit gemeinsamem Mittagessen loszuwerden.

Über mehrere Wochen eignest du dir im Team anhand eines Data Science/ AI Projekts praktische Skills an, die dich beim Datathon voranbringen und dir dein nächstes Praktikum sichern.

Abgestimmt auf deine bisherigen Kenntnisse kannst du aus verschiedenen Schwierigkeiten wählen - Grundkenntnisse in Python sind hierbei ausreichend.
Zudem wirst von einem erfahrenen Mitglied betreut.

Komm am Freitag um 15:30 zum Kickoff in A203, um mehr zu erfahren!

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