David Wittenberg

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+49 6131 39 - 27556
+49 6131 39 - 22185
wittenberg@uni-mainz.de
Dienstag, 11:00 - 12:00 Uhr

Inhaltsverzeichnis

  1. Forschungsinteressen
  2. Lehre
  3. CV
  4. Veröffentlichungen
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Forschungsinteressen

  • Maschinelles Lernen, insbesondere Künstliche Neuronale Netze
  • Estimation of Distribution Algorithmen
  • Genetische Programmierung
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Lehre

  • Dozent des Vorbereitungskurses zur SAP S/4HANA Beraterzertifizierung (September/Oktober 2020)
  • Übung zur Vorlesung "Computational Intelligence" - SS 2019, SS 2020
  • Koordination des Tutoriums "Einführung in die EDV" - WS 2019/20, WS 2020/21
  • Koordination des Tutoriums "Internettechnologien und E-Business" - WS 2018/19, WS 2019/20
  • Betreuung von Master- und Bachelorarbeiten sowie von Master- und Bachelorseminararbeiten- seit WS 2018/19
  • Übung zur Vorlesung "Mathematik" - WS 2017/18
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CV

  • Seit 07/2018
 Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und BWL, Prof. Dr. Franz Rothlauf
  • 10/2015 - 05/2018
 Master of Science in Management (JGU Mainz)
  • 01/2017 - 04/2017
 Praktikant im Bereich Supply Chain Management (BASF Ludwigshafen)
  • 09/2016 - 12/2016
 Unterstützung beim Aufbau eines Kaffeeunternehmens in Nicaragua (Engagement Global gGmbh, ASA Programm)
  • 04/2012 - 07/2015
 Bachelor of Science in Wirtschaftswissenschaften (JGU Mainz) & Licence mention Sciences de Gestion (Université Paris X), Deutsch-Französischer Doppelabschluss
  • 03/2014 - 06/2014
 Praktikant im Bereich Human Resources (Audi Brussels SA/NV)
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Veröffentlichungen

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2022

Sobania, D., Briesch, M., Wittenberg, D., & Rothlauf, F. (2022, Juli 9). Analyzing optimized constants in genetic programming on a real-world regression problem. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. Published. GECCO ’22: Genetic and Evolutionary Computation Conference. DOI
Wittenberg, D. (2022). Using Denoising Autoencoder Genetic Programming to Control Exploration and Exploitation in Search. In Lecture Notes in Computer Science (S. 102-117). Springer International Publishing. DOI
Wittenberg, D., & Rothlauf, F. (2022, Juli 9). Denoising autoencoder genetic programming for real-world symbolic regression. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. Published. GECCO ’22: Genetic and Evolutionary Computation Conference. DOI
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2021

Olmscheid, C., Wittenberg, D., Sobania, D., & Rothlauf, F. (2021). Improving Estimation of Distribution Genetic Programming with Novelty Initialization. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 261-262. DOI
Schweim, D., Wittenberg, D., & Rothlauf, F. (2021). On sampling error in evolutionary algorithms. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 43-44. DOI
Schweim, D., Wittenberg, D., & Rothlauf, F. (2021). On sampling error in genetic programming. Natural Computing. DOI
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2020

Wittenberg, D., Rothlauf, F., & Schweim, D. (2020). DAE-GP: denoising autoencoder LSTM networks as probabilistic models in estimation of distribution genetic programming. Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference, 1037-1045. DOI
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