Teaching

Lucerne University of Applied Sciences and Arts:

• Applied Machine Learning and Predictive Modeling (linear regression, classification, time series)
• Höhere Mathematik (Systeme von gewöhnlichen Differentialgleichungen, Mehrfachintegrale, Vektoranalysis, Fourieranalyse und partielle Differentialgleichungen)
• Industrie 4.0 Basics (Künstliche Intelligenz)
• Lineare Algebra (Vektorgeometrie, Matrizenrechnung, Vektorräume und lineare Abbildungen, Einfürung in Octave bzw. Python)
• Lineare Systeme und Regelung (Laplace- und Fourier-Transformation)
• Mathematik Grundlagen - Technik (Differential- und Integralrechnung)
• Mathematik 2B (komplexe Zahlen, gewöhnliche Differentialgleichungen, Fourierreihen)
• Mathematik+Physik 1 - Technik (komplexe Zahlen, gewöhnliche Differentialgleichungen, Fourierreihen)
• Mathematik+Physik 2 - Technik (Funktionen mehrerer Variablen, Einführung in die Wahrscheinlichkeit)
• Mathematik+Physik 2 - Bau (gewöhnliche Differentialgleichungen erster Ordnung)
• Mathematik+Physik 3 - Bau (Lineare Gleichungssysteme, Differentialgleichungen zweiter Ordnung, Einführung in die Wahrscheinlichkeit, deskriptive Statistik)
• Produktion und Steuerungstechnik (Einführung in die Grundlagen der Informatik)
• Statistical Data Analysis (Einführung in die Wahrscheinlichkeit und Grundlagen der frequentistischen Statistik)
• Stochastik (Einführung in die Wahrscheinlichkeit, deskriptive Statistik, Hypothesentests, stochastische Prozesse)

• Applied Statistics and Data Analysis (statistical process control, multiple linear regression, design of experiments)
• Linear Algebra (linear algebra for data science)
• Numerical Methods for Building Engineering (numerical solution of heat equation)
• Storytelling with Data in Causal Machine Learning (causal inference, causal machine learning, storytelling)

Hausdorff Center for Mathematics (together with Nitin Saxena):

• Graduate Seminar on Algorithms in Real Algebraic Geometry
  Sommersemester 2012
• Graduate Seminar on Topics in Computational Algebraic Geometry
  Wintersemester 2011/2012

Purdue University:

• MA 26600: Ordinary Differential Equations
  Spring 2011
• MA 26600: Ordinary Differential Equations
  Fall 2010
• MA 42500: Elements of Complex Analysis
  Fall 2010
• MA 52700: Advanced Mathematics For Engineers And Physicists I
  Summer 2010
• MA 26600: Ordinary Differential Equations
  Spring 2010

University of Paderborn:

• Lineare Algebra II
  Sommersemester 2008
• Lineare Algebra I
  Wintersemester 2007/2008
• Analysis II
  Sommersemester 2007
• Komplexitätstheorie
  Sommersemester 2007
• Computer Algebra I
  Sommersemester 2007
• Mathematik für Informatiker I
  Wintersemester 2005/2006
• Komplexitätstheorie
  Sommersemester 2005
• Funktionentheorie
  Wintersemester 2004/2005
• Mathematik für Informatiker II
  Sommersemester 2004
• Computer Algebra II
  Wintersemester 2003/2004

Supervision

• Bachelor Thesis Mathurshan Baskaran, Erprobung von Machine-Learning-Methoden in klinischen Reproduktionsdaten, 2021
• Industrieprojekt David Steiger, Zuverlässigkeit von Machine-Learning-Methoden in klinischen Reproduktionsdaten, 2020
• Bachelor Thesis Damian Lötscher, Prediction of building (heating) energy demand based on meta-data, 2019

Lucerne University of Applied Sciences and Arts
Technology and Architecture
Technikumstr. 21
CH-6048 Horw
Switzerland
Phone: +41 41-349 35 13