- Trainer/in: Wolfgang Wurstbauer
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- Trainer/in: Wolfgang Wurstbauer
- Trainer/in: Martin Benoit
- Trainer/in: Heinrich Grabmayr
- Trainer/in: Larissa Heinze
- Trainer/in: Ralf Jungmann
- Trainer/in: Thomas Kellerer

- Trainer/in: Jonas Kuch
- Trainer/in: Alexander Podhrazsky
- Trainer/in: Yannis Rüggen
- Trainer/in: Maurice Zeuner
Die Veranstaltung "Programmieren mit Statistischer Software (R)" wendet sich an Studenten im Bachelor Statistik und Data Science (3. Semester). Sie baut auf die Veranstaltung "Einführung in die Statistische Software" (1. Semester) auf.
Einführungsveranstaltungen
Bitte kommt auf jeden Fall zur ersten Veranstaltung am Montag, wo der Ablauf des Kurses erklärt wird!
-
Zeit: Montag 2025-10-13, 10-12 c.t.
Ort: Schellingstr. 3 (S), Raum S 001 -
Zeit: Mittwoch 2025-10-15, 16-18 c.t.
Ort: Schellingstr. 3 (S), Raum S 002
Dies ist ein anderer Raum als Montag!
Tutorials
Termine: Montags und Mittwochs, 2025-10-20 -- 2025-12-17; 2026-01-07 -- 2025-02-04.
| Zeitslot |
Ort | Person |
|---|---|---|
| Montag 10--11 |
Ludwigstr. 33, Raum 144 (Seminarraum) | Xiao-Yin To |
| Montag 11--12 |
Ludwigstr. 33, Raum 144 (Seminarraum) | Xiao-Yin To |
| Mittwoch 16--17 |
Geschwister Scholl Platz 1, Raum F 007 | Martin Binder |
| Mittwoch 17--18 |
Geschwister Scholl Platz 1, Raum F 007 | Martin Binder |
ProgR Homework Lab
Während dieser Zeit könnt ihr vorbeikommen und an euren ProgR-Hausaufgaben arbeiten, entweder allein oder in Gruppen (bringt eure Laptops mit). Jemand von uns ist anwesend und kann euch bei Fragen oder Problemen unterstützen, sei es zu spezifischen Hausaufgaben oder zum Kursmaterial generell. Die Teilnahme ist freiwillig und es wird in dieser Übungszeit kein neues Kursmaterial vorgestellt.
Ort: Ludwigstr. 33, Raum 144 (Seminarraum)
Zeit: Montags 10:00-12:00 s.t., 2025-11-17 -- 2025-12-15 und 2026-01-12 -- 2025-02-02

- Trainer/in: Martin Binder
- Trainer/in: Xiao-Yin To
- Trainer/in: Annika Lang
- Trainer/in: Anett Platte
- Trainer/in: Melanie Pöschl
Program
This module gives an introduction to the wide field of quantum optics. Subjects will include: from ray to wave optics, Gaussian beams, field quantization, Fock states, coherent states, squeezed states, thermal states, two-level systems, Jaynes-Cummings and dressed atoms as well as measurable consequences of the electromagnetic vacuum. If time permits, I will touch some aspects of correlations and photon statistics as well as topics on quantum information such as teleportation and quantum cryptography.
After completing the Module, the student is able to:
- Explain and calculate the properties of field states.
- Discuss various phenomena related to quantized light-atom interaction in two-level systems based on the Jaynes-Cummings-Model.
- Explain various experimental settings that can be used to study important quantum phenomena, such as vacuum Rabi oscillations or non-destructive measurements of photons.
- Understand various aspects of the quantum vacuum, such as spontaneous emission, the Purcell effect, the Casimir force, and the Lamb shift.
- Understand coherence phenomena and correlation functions.
- Understand the role of entanglement and the generation of entangled photon pairs.
- Quantum Optics, Mark Fox, Oxford University Press: Elementary introduction to quantum optics
- The Quantum Theory of Light, Rodney Loudon, Oxford University Press: Classic quantum optics textbook, which provides a very good introduction (no discussion of modern experiments)
- Quantum Optics, Marlan O. Scully, and M. Suhail Zubairy, Cambridge University Press: Advanced textbook on quantum optics (modern notation)
- Quantum Electronics, A.Yariv, Wiley & Sons 1988
- Fundamentals of Photoncs, B.E.A.Saleh & M.C.Teich, Wiley & Sons 1991
- Quantum Optics, D.F. Walls & G.J. Milburn, Springer 2006
Registration
Please register on the Moodle website using the following link. The password will be announced on the first day of the lecture.- Trainer/in: Andrea Alberti
- Trainer/in: Immanuel Bloch
Time and Dates: Thursdays, 6:15 pm to 7.45 pm, A017 (main building).
We will have six meetings in
the first half of the semester: Oct 30, Nov 6, 13, 20, 27, Dec 4; one meeting for further mutual exchange will take place at the end of
the semester (tbd.).
Overview: This course will cover essential research techniques in statistics and data science, preparing students for successful participation in seminars and thesis writing. The material presented primarily focuses on classical research techniques, also providing a basic understanding of research as a social system. Beyond this, classroom discussions will hopefully help combine the classical techniques with "modern personal knowledge management methods", which are currently also intensively disseminated by different YouTube authors, also integrating the participants' experience in using generative AI tools.
The course is part of the Bachelor’s programmes in Statistics and Data Science (150 major or 60 ECTS minors: `Methoden und Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens’, P16.1, and WP 12.1 / WP 13.1, respectively). Bachelor's students from the "old POs" and Master’s students are most welcome as well. A certificate can be issued for active personal attendance.
Minor students and Bachelor's degree Erasmus students who will not attend a seminar can obtain 3 ECTS via an examination/small project at the end of the course.
Enrollment key: ResTech
- Trainer/in: Thomas Augustin
- Trainer/in: Anette Kronschnabl
- Trainer/in: Claudia Umlauf
Person: Dr. Cornelia Oberhauser
SAS course as a 5-day block course during the semester break
Dates:
| Day |
Time |
Room |
|
|---|---|---|---|
| Mon 22.09.2025 |
Lecture | 9:15 - approx. 12:15 |
online via Zoom |
| Exercise | 13:15 - 17:00 |
online via Zoom |
|
| Tue 23.09.2025 |
Lecture |
9:15 - approx. 12:15 | online via Zoom |
| Exercise | 13:15 - 17:00 | online via Zoom | |
| Thu 25.09.2025 |
Lecture |
9:15 - approx. 12:15 | online via Zoom |
| Exercise | 13:15 - 17:00 | online via Zoom | |
| Mon 29.09.2025 |
Lecture |
9:15 - approx. 12:15 | online via Zoom |
| Exercise |
13:15 - 17:00 | online via Zoom | |
| Tue 30.09.2025 |
Lecture |
9:15 - approx. 12:15 | online via Zoom |
| Exercise |
13:15 - 17:00 | online via Zoom |
Enrolment key
- The enrolment key is: ‘saskurs2025’
Guest key
- The guest key is: ‘saskurs2025’
- Trainer/in: Cornelia Oberhauser
Introductory meeting: Tuesday, 21.10.2025, 10 a.m., Seminar room #144
- Trainer/in: Tomasz Olma
This seminar provides an overview of techniques for quantifying uncertainty in deep learning models. It covers epistemic and aleatoric uncertainty, Bayesian neural networks, methods deep ensembles, Imprecise learning, credal sets, interval probabilities and recent techniques for quantifying uncertainties in LLM and generative models as well as calibration methods. Applications in LLM, computer vision, and safety-critical domains such as healthcare and autonomous systems will also be discussed.
Recommended prerequisites: Deep learning; Python, PyTorch, TensorFlow. We would also hold the seminar in English, and also allow students from other courses (especially DS students)
Organization:
- First meeting: Tuesday, 10:30-12:00 am, Oct. 21st at Ludwigstr. 33, Old Library
- Language: The seminar will be held in English and German
Themenvergabe |
- Trainer/in: Martin Benoit
- Trainer/in: Dieter Braun
- Trainer/in: Heinrich Grabmayr
- Trainer/in: Andreas Graw
- Trainer/in: Ralf Jungmann
- Trainer/in: Don Lamb
- Trainer/in: Tim Liedl
- Trainer/in: Theobald Lohmüller
- Trainer/in: Christof Mast
- Trainer/in: Bert Nickel
- Trainer/in: Joachim Rädler
- Trainer/in: Steffen Rulands
- Trainer/in: Tim Schröder
- Trainer/in: Philip Tinnefeld
- Trainer/in: Claudia Veigel
- Trainer/in: Frank Niklas
- Trainer/in: Larissa Vierl
- Trainer/in: Paul Fabian
- Trainer/in: Katrin Guttenthaler
- Trainer/in: Alessa Kiehn
- Trainer/in: Talida Spahn

- Trainer/in: Katrin Guttenthaler
- Trainer/in: Alessa Kiehn
- Trainer/in: Fabian Siegel
- Trainer/in: Talida Spahn
- Trainer/in: Paul Fabian
- Trainer/in: Katrin Guttenthaler
- Trainer/in: Alessa Kiehn
- Trainer/in: Talida Spahn

- Trainer/in: Alessa Kiehn
- Trainer/in: Fabian Siegel
- Trainer/in: Talida Spahn
Course instructor: Simon Rittel
Target group: Master Data Science with specialization track Machine Learning
Module: P 9 Current Research in Data Science
The research paper by Kingma and Welling (2014) introducing Variational Autoencoder (VAE) received the ''ICLR 2024 Test of Time Award'' for its seminal impact on the research on probabilistic models and encoding of latent representations.
VAEs provide a gentle introduction to the steadily growing world of deep generative models with low entry barriers, e.g. computational power or complexity, particularly suitable for Master's students who are new to probabilistic machine learning.
This seminar covers various extensions of the VAE framework offering a broader overview of the research area and shedding light on its individual components and characteristics. The more general techniques for probabilistic models used in the context of VAEs allow to draw connections to related subfields.
- Trainer/in: Simon Rittel
Dieses Seminar soll in das neue Gebiet der
medizinischen Physik einführen. Zusammen mit Medizinphysiker*innen der Uni-Kliniken
werden in den Seminarvorträgen die Grundlagen der wichtigsten physikalischen
Methoden in der Medizin erarbeitet.
Die teilnehmenden Kliniker*innen und Physiker*innen betreuen die jeweiligen
Vorträge aus ihrem Fachgebiet. Neben der fachlichen Thematik werden im Seminar
auch zahlreiche Punkte zur Vortragstechnik selber besprochen. Dazu gehört neben
einer engen Betreuung in der Vorbereitungszeit, einem Probevortrag vor Ihrer
Betreuer*in und einem direkten Feedback zur Präsentation, auch die Möglichkeit,
den Vortrag auf Video aufzeichnen zu lassen.
Dieses Seminar ist für Bachelorstudierende ab dem 4. Fachsemester gedacht, eine
persönliche Teilnahme an der Vortragsvergabe am 14. Oktober 2025 ist
verpflichtend.
Weitere Informationen und die Anmeldung (Windhundverfahren) finden Sie auf LSF.
- Trainer/in: Jonathan Bortfeldt
Kick-off: 14.10.2025 from 14:00 - 16:00 at Seminar Room (144) Ludwigstr. 33
Main contact: f.fumagalli@lmu.de
- Trainer/in: Giuseppe Casalicchio
- Trainer/in: Fabian Fumagalli
- Trainer/in: Benjamin Campbell
- Trainer/in: Moritz Heene
- Trainer/in: Anna Rehm
- Trainer/in: Moritz Heene
Kick-off: 14.10.2025 from 14:00 - 16:00 at Seminar Room (144) Ludwigstr. 33
Main contact: giuseppe.casalicchio@lmu.de
- Trainer/in: Giuseppe Casalicchio
- Trainer/in: Fabian Fumagalli
- Trainer/in: Marcel Metten
| Date & Time | Place | Person | |
|---|---|---|---|
| Lecture | Do., 12:15 - 13:45 | S 003 | Küchenhoff |
| Lecture | Fr., 12:15 - 13:45 | M 118 | Küchenhoff |
| Exercise | Mo., 14:15 - 15:45 | D 209 | Kobialka/Schulte |
| Tutorial | Mi., 16:15 - 17:45 | M 105 | Huelskamp |
Enrollment Key: StatMod101
- Trainer/in: Manuel Hülskamp
- Trainer/in: Julius Kobialka
- Trainer/in: Helmut Küchenhoff
- Trainer/in: David Rügamer
- Trainer/in: Rickmer Schulte
Teacher: Walter J. Radermacher
In-Person Workshops: February 17, February 18, February 19, 10am-5pm each
Format: Self-learning through online videos and in-person workshops for practical appliance of use cases.
Registration period: October 1 - November 7, 2025.
Examination:
- Oral Exam (3 ECTS credits), 15 minutes slot per student on March 5th + March 6th 2026, 9am – 5pm
- Catching-Up Exam (Nachholtermin): March 13, 2026, 9am – 5pm
Language: English
Who is this course for? MsC Statistics and Data Science (2021, WP 28+29+40+46), BsC Statistics and Data Science (2021, WP 8+11), Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 30 ECTS (2021, WP 4+5), Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 60 ECTS (2021, WP 11+12), Statistik und Data Science als Nebenfach 30 ECTS Mathematik (2021, WP 5+6), Statistik Nebenfach 60 ECTS Bachelor Soziologie (2021, WP 10+11), WISO Mater (2010, "Ausgewählte Gebiete..." (3ECTS))
Self-Enrolment Key: StatsPublicGood#2526
- Trainer/in: Markus Herklotz
- Trainer/in: Walter Radermacher
- Trainer/in: Lukas Junker
- Trainer/in: Florian Pargent
- Trainer/in: Philipp Sckopke
Termine
- Vorlesung: Dienstag, 16 - 18 c.t.
- Übungen:
Mittwoch, 12 - 14 c.t.
Donnerstag, 10 - 12 c.t.
Einschreibeschlüssel
- Der Einschreibeschlüssel lautet "stats26".
- Trainer/in: Matthias Aßenmacher
- Trainer/in: Benjamin Dornow
- Trainer/in: Christian Heumann
- Trainer/in: Antonio Melieni
- Trainer/in: Franziska Reichmeier
- Trainer/in: Sebastian Paeckel
- Trainer/in: Yara Altenbockum
- Trainer/in: Smilla Riehl
- Trainer/in: Elisabeth Vogl
- Trainer/in: Yara Altenbockum
- Trainer/in: Smilla Riehl
- Trainer/in: Elisabeth Vogl
- Trainer/in: Yara Altenbockum
- Trainer/in: Smilla Riehl
- Trainer/in: Elisabeth Vogl
Schedule:
Tuesday, 14-16 in E 004
Friday, 12-14 in E 216
Enrolment key:
CIN25
- Trainer/in: Vincent Starck

- Tutor/in: Andrea Hackenberg
- Tutor/in: Judith Marx
- Tutor/in: Maximilian Ruhl
- Tutor/in: Julia Marie Stanko
- Trainer/in: Priyangan Pushparajah
- Trainer/in: Lara Büttner
- Trainer/in: Verena Danzer
- Trainer/in: Sabrina De Seta
[w25/26] Tutorium zur Vorlesung „Einführung in die Allgemeine Pädagogik“ Gruppe 11 (Bakula, Te Kock)
- Trainer/in: David Bakula
- Trainer/in: Jan Te Kock
- Trainer/in: Alina Eberhardt Talens
- Trainer/in: Alexander Lückenhaus
- Trainer/in: Judith Marx
- Trainer/in: Julia Marie Stanko
- Trainer/in: Lillian Siebert
- Trainer/in: Vera Ziegler
- Trainer/in: Samuel Essler
- Trainer/in: Selina Richter
- Trainer/in: Marcel Metten
- Trainer/in: Meike Engelhardt
- Trainer/in: Heide Froschauer
- Trainer/in: Ruth Sarimski
- Trainer/in: Peter Zentel
- Trainer/in: Christina Förderreuther
- Trainer/in: Benedikt Leichtmann
- Trainer/in: Barbara Lindemann
- Trainer/in: Petra Barchfeld-Pekrun
- Trainer/in: Markus Conci
- Trainer/in: Daniela Gresch
- Trainer/in: Zhuanghua Shi
- Trainer/in: Elisabeth Sterner
- Trainer/in: Monika Sommer
- Trainer/in: Samuel Essler
- Trainer/in: Samuel Essler
Ist das der richtige Kurs?
Für Lehramtsstudierende im Intensivpraktikum
Kurszeiten:
Start: 15.10.2025
Ende: 15.08.2026
Frist für die Bausteintests:
Letze Bearbeitungsmöglichkeit bis einschl. 15.02.2026
Einschreibung:
Einschreibeschlüssel wird Ihnen via Mail bekanntgegeben.
Fragen an:
Praktikumsamt-la@Verwaltung.Uni-Muenchen.DE
- Trainer/in: Stefanie Meier
- Trainer/in: Melanie Pospischil
- Trainer/in: Benedikt Artmann
- Trainer/in: Nicole Heitzmann
- Trainer/in: Sarah Hofer
- Trainer/in: Anna-Maria Ketzler
- Trainer/in: Nicolae Nistor
- Trainer/in: Maria Valcarcel Jimenez
- Trainer/in: Miriam Wünsch
Schedule
- 10.04.2026-12.04.2026 block course
Enrollment key
- EthicsInAI
Enrollment
Only a few spots are left, please write an e-mail to Sonja.Kellner@lmu.de, if you are interested to join the block course.
- Trainer/in: Sonja Eisenreich
- Trainer/in: Anna-Carolina Haensch
Master course
- Master Statistics & Data Science – WP45
- Students from other fields welcome
| Tuesday | 12.15-13.45 | F 007 |
|---|---|---|
| Thursday | 10.15-11.45 | A 014 |
- Trainer/in: Nurzhan Sapargali
- Trainer/in: Volker Schmid
Schedule:
| Time | Lecturer | Begin | |
|---|---|---|---|
Lecture |
Monday, 10:15 - 11:45 |
Prof. Dr. Heumann |
13.10.2025 |
| Tutorial |
Tuesday, 08:15 - 09:45 | Jai Lunkad | 14.10.2025 |
| Lecture | Tuesday, 14:15 - 15:45 | Prof. Dr. Heumann |
14.10.2025 |
Exercise course (Group 1) |
Wednesday, 14:15 - 15:45 | Sapargali, Garces Arias |
22.10.2025 |
Exercise course (Group 2) |
Thursday, 08:15 - 09:45 |
Sapargali, Garces Arias |
23.10.2025 |
Enrollment Key
- The enrollment key is "stat_inf_w2526"
- Trainer/in: Esteban Garces Arias
- Trainer/in: Christian Heumann
- Trainer/in: Jai Lunkad
- Trainer/in: Nurzhan Sapargali
- Trainer/in: Dana-Kristin Gaigulo
- Trainer/in: Joachim Schiedermair
- Trainer/in: Lena Hoiß
- Trainer/in: Joachim Schiedermair
- Trainer/in: Joachim Schiedermair
- Trainer/in: Katharina Müller

- Trainer/in: Katharina Schubert-Wetzig
Wenige gegenwärtige populärkulturelle Assoziationen mit dem nordischen Mittelalter sind so stark ausgeprägt wie die Vorstellung eines übersteigerten, geradezu martialischen Männlichkeitsideals. Dabei zeugen nicht zuletzt die Gesetzestexte und die Isländersagas davon, dass die darin implizit angelegten Männlichkeitsbilder heftigen Angriffen unterlagen und stets gegen Angriffe von außen verteidigt werden mussten. In den altnordischen Begriffen ergi und níð liegen zwei hochspezialisierte Konzepte vor, mit denen diese Auseinandersetzungen geführt werden konnten.
In dieser Übung soll Belegen für beide Konzepte in Texten von der römischen Eisenzeit bis zum nordischen Mittelalter nachgegangen werden. Dabei werden auch außerliterarische Quellen sprechen, so dass die Altnordistik auch außerhalb der Isländersagas repräsentiert ist, die jedoch hinsichtlich ihrer literarischen Verwendung der beiden Konzepte den Schwerpunkt der Übung bilden werden.
Kenntnisse des Altnordischen oder einer modernen skandinavischen Sprache sind nicht erforderlich, so dass die Übung interessierten Studierenden aller Fachrichtungen offensteht.

- Trainer/in: Sebastian Thoma
- Trainer/in: Sergio Ospazi
- Trainer/in: Matthias Egeler
- Trainer/in: Joachim Schiedermair
- Trainer/in: Felix Bidder
- Trainer/in: Lena Hoiß
- Trainer/in: Joachim Schiedermair
- Trainer/in: Alexandra Schamel
- Trainer/in: Helga Thalhofer
- Trainer/in: Jana Fritsche
Diese Vorlesung verleiht einen Überblick über einflussreiche Theorien der Linguistik mit einem Schwerpunkt auf Grammatiktheorien. Nach einer Einführung in frühe strukturalistische, generativistische und dependenzgrammatische Modelle wenden wir uns gegenwärtig einflussreichen Strömungen zu. Dabei lernen wir nicht nur formale Theorien (z.B. OT, LFG, RRG) kennen, sondern widmen uns insbesondere auch impliziten und expliziten Annahmen in verschiedenen Zweigen gegenwärtiger typologischer Forschung. Ein Schwerpunkt in diesem Kurs bildet die Beschäftigung mit dem jeweiligen Verhältnis von Theorie und Daten in den verschiedenen Modellen und Forschungsströmungen.
In diesem Semester werden wir uns mit verschiedenen Theorien zur Pragmatik beschäftigen. Pragmatik befasst sich mit dem Gebrauch von Sprache sowie den spezifischen Verwendungsweisen sprachlicher Ausdrücke in ihrer kontextuellen und kommunikativen Funktion. Dazu gehören neben dem Aufbau von Informationsstruktur im Satz, Deixis und Referenz auch Sprechakte ebenso wie die Analyse von Konversations- und Diskursstrukturen.
- Trainer/in: Katja Hannß
- Trainer/in: Benjamin Weber
- Trainer/in: Fabienne Imlinger
Der Kurs gliedert sich in drei Schwerpunkte: die kognitive Anthropologie, den Relativismus und die Ethnographie.
Ein Thema der kognitiven Anthropologie werden Taxonomien sein, also die hierarchische Beziehung verschiedener Konzepte zueinander und wie sich diese in verschiedenen Sprachen ausdrücken. Weitere Themen sind Verwandtschaftssysteme, deren Organisation und die Bezeichnungen der verschiedenen Verwandtschaftsgrade in unterschiedlichen Kulturen sowie die basic color terms nach Berlin & Kay (1969).
Im Relativismus soll einmal die Verwendung von Metaphern, ihre kulturelle Kodierung und Einbettung in das grammatische System der jeweiligen Sprache vorgestellt werden. Daneben werden wir uns auch mit Klassifikatoren auseinandersetzen und untersuchen, welche Systeme von Klassifikatoren es gibt und auf welchen semantischen Konzepten die Klassifikatoren beruhen.
Im letzten Themenbereich des Kurses wird um die Verwendung von Sprache in bestimmten kulturellen und sozialen Kontexten gehen. Ein Thema wird die Verbindung von Sprache und Geschlecht sein, ein anderes die Relation zwischen Sprache und sozialer Position. Abschließend werden wir untersuchen, wie sich die Sozialisierung in unterschiedlichen Kulturen auf das sprachliche Verhalten auswirkt.
- Trainer/in: Katja Hannß
- Trainer/in: Benjamin Weber
- Trainer/in: Alexander Wurst
- Trainer/in: Elisabeth Dobringer
- Trainer/in: Viktor Fritzenkötter
- Trainer/in: Matthias Tann
- Trainer/in: Lars Bullmann
- Trainer/in: Johanna Merz
- Trainer/in: Claire Schleeger
- Trainer/in: Andreas Trojan
- Trainer/in: Dominik Dönike
- Trainer/in: Robert Stockhammer
- Trainer/in: Dominic Angeloch
- Trainer/in: Elisabeth Dobringer












