Roman Nestler, Fachpreis in Geographie 2020

Man sollte sich frühzeitig überlegen, für welches Fach, welchen Bereich und welches Thema wirkliches Interesse besteht. Wenn man für eine „Sache brennt“, kann die Arbeit dann nur gut werden.

Lisa Koch, Fachpreis in Chemie 2020

Der Bereich MINT interessiert mich, aufgrund meiner naturwissenschaftlich-/mathematischen Neigungen. In der aktuellen Corona – Krise wird deutlich, welche Rolle Impfstoffe und Arzneimittel spielen, was wiederum die Bedeutung der Naturwissenschaften unterstreicht. Nur die Naturwissenschaften können uns Wege aus der Krise aufzeigen.

Marlene Riedl, Fachpreis in Mathematik, 2020

Das Netzwerk MINT TANK ermöglicht den Sieger*innen bei regelmäßigen Veranstaltungen eine mathematisch-naturwissenschaftliche Horizonterweiterung und vor allem auch den Austausch mit anderen MINT-begeisterten jungen Menschen. Für mich persönlich hat dies sogar noch einen größeren Wert als das Preisgeld.

Typen Künstlicher Neuronaler Netze - Darstellung, Vergleich und Untersuchung der Anwendungsmöglichkeiten

In dieser Arbeit werde ich mich ausführlich mit dem Thema Neuronale Netze auseinandersetzen. Ich finde das Thema spannend, da erst seit wenigen Jahren bekannt ist, wie viele Möglichkeiten sich durch deren Verwendung ergeben, obwohl die ersten Ansätze schon fast ein Jahrhundert alt sind, weil aufgrund von mittlerweile vorhandener hoher Rechenkraft und großen Datenmengen dementsprechend viel geforscht wird. Besonders faszinierend ist die Tatsache, dass Neuronale Netze im Gegensatz zu üblichen Algorithmen die Lösung eines Problems selbst finden können und im Gegensatz zu anderen Arten des Maschinellen Lernens, wie beispielsweise bei genetischer Programmierung, nicht zu großen Teilen auf Zufall basieren. Mein Ziel ist es, die Funktionsweise verschiedener Typen von Netzen zu erklären, sowie diese in unterschiedlichen und relevanten Kategorien zu vergleichen und mich damit auseinanderzusetzen, welche Anwendungsmöglichkeiten sich bieten. Einige der Netze möchte ich auch implementieren, um eigenständige Test durchzuführen und mich auch nach dieser Arbeit weiter mit dem Thema beschäftigen sowie Neuronale Netze anwenden zu können. Ein Teil der Anwendungsbeispiele wird sich damit befassen, Daten entsprechend so zu kodieren, dass die Netze diese verarbeiten können und gute Ergebnisse produzieren. Hauptsächlich werde ich dort aber untersuchen, wie gut sich die unterschiedlichen Typen für entsprechende Aufgaben eignen.

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Preisträger

Lars Erber

Schulfach

Informatik

Betreuende Universität

Ruhr-Universität Bochum

Ausgezeichnete Arbeiten

2024, Mathematik, 1. Platz,
Julia Klarissa Grün, FH Wiener Neustadt

Kryptografie - Entwicklung und Anwendung der mathematischen Techniken

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2019, Informatik, 1. Platz,
Marcel Stepanek, Universität Augsburg

Huffman-Algorithmus mit Schwerpunkt auf der dynamischen Huffman-Codierung

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2018, Mathematik, 1. Platz,
Moritz Bender, Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn

Vorstellung der mathematischen Modellierung von Verkehrsstaubildung nach Nagel-Schreckenberg & Überlegungen zur Erweiterung des Modells bei Stauauflösung

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