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01/263 (ReWi I) +49 6131 39 - 27556 +49 6131 39 - 22185 wittenberg@uni-mainz.de Dienstag, 11:00 - 12:00 Uhr |
Inhaltsverzeichnis
Forschungsinteressen
- Maschinelles Lernen, insbesondere Künstliche Neuronale Netze
- Estimation of Distribution Algorithmen
- Genetische Programmierung
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
CV
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Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und BWL, Prof. Dr. Franz Rothlauf |
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Master of Science in Management (JGU Mainz) |
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Praktikant im Bereich Supply Chain Management (BASF Ludwigshafen) |
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Unterstützung beim Aufbau eines Kaffeeunternehmens in Nicaragua (Engagement Global gGmbh, ASA Programm) |
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Bachelor of Science in Wirtschaftswissenschaften (JGU Mainz) & Licence mention Sciences de Gestion (Université Paris X), Deutsch-Französischer Doppelabschluss |
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Praktikant im Bereich Human Resources (Audi Brussels SA/NV) |
Veröffentlichungen
2022
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
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
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