Prof. Dr. Dirk Schweim

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Inhaltsverzeichnis

Maschinelles Lernen, insbesondere Künstliche Neuronale Netze
Estimation of Distribution Algorithmen (EDAs) für kombinatorische Optimierungsprobleme und Problemrepräsentationen mit variabler Länge
Genetische Programmierung

Aktuelles Forschungsvorhaben: EDAs for variable-length encoding problems using neural network models

Dozent der Vorlesung "Wirtschaftsmathematik / Statistik I", Hochschule RheinMain Wiesbaden (SoSe 2018)
Übung zur Vorlesung "Intelligent Information Systems" (SoSe 2017, SoSe 2018, SoSe 2019)
Übung zur Vorlesung "Entwicklung von betrieblichen Informationssystemen" (WiSe 2016/17, WiSe 2017/18, WiSe 2018/19, WiSe 2019/20)
Koordination des Tutoriums zur Vorlesung "Internettechnologien und E-Business" (WiSe 2016/17, WiSe 2017/18)
Dozent des Vorbereitungskurses zur SAP TERP 10 Beraterzertifizierung (Oktober 2017, September 2018, September/Oktober 2019)
Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten sowie Bachelor- und Masterseminararbeiten (seit WiSe 2016/17)
Tutor für "Internettechnologien und E-Business" (WiSe 2015/16)

Seit 07/2016	Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und BWL, Prof. Dr. Franz Rothlauf
10/2013 - 06/2016	Master of Science in Management, Johannes Gutenberg-Universität Mainz
11/2014 - 05/2016	Projektleitungs-Assistenz bei der R+V Versicherung (teilzeit)
11/2013 - 04/2014	Selbständige Projekt-Arbeit für IBM Deutschland
10/2011 - 10/2013	Projektleiter für komplexe IT-Infrastruktur Projekte bei IBM Deutschland
10/2008 - 09/2011	Dualer Student bei IBM Deutschland
10/2008 - 09/2011	Bachelor of Science in Wirtschaftsinformatik, HWR Berlin - School of Economics and Law

Wittenberg, David; Rothlauf, Franz; Schweim, Dirk: DAE-GP: Denoising Autoencoder LSTM Networks as Probabilistic Models in Estimation of Distribution Genetic Programming, In: ACM Press (Hrsg.): Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference. 2020. S. 1037-1045
Schweim, Dirk; Thorhauer, Ann; Rothlauf, Franz: On the Non-uniform Redundancy of Representations for Grammatical Evolution: The Influence of Grammars, In: Ryan, Conor; O'Neill, Michael; Collins, JJ (Hrsg.): Handbook of Grammatical Evolution. Springer, Heidelberg, 2018. S. 55-78.
Schweim, Dirk; Rothlauf, Franz: An Analysis of the Bias of Variation Operators of Estimation of Distribution Programming., In: ACM Press (Hrsg.): Proceedings of the ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2018), Kyoto, July 15th-19th 2018. 2018.