Auf dieser Seite erhalten Sie einen kurzen Überblick über die Module und Veranstaltungen, an denen Jun.-Prof. Dr. Julia Westermayr und ihr Team beteiligt sind. Informieren Sie sich über die verschiedenen Themenfelder und erfahren Sie mehr über aktuelle und vergangene Lehrprojekte.
Module im Bachelorstudium
Im Folgenden erhalten Sie einen Überblick über aktuelle Lehrveranstaltungen im B.Sc. Chemie der Universität Leipzig.
| Empfohlen für | 3. Semester |
| Verantwortlich | Professur für Theoretische Chemie |
| Dauer | 1 Semester |
| Modulturnus | jedes Wintersemester |
| Lehrformen |
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| Arbeitsaufwand | 5 LP = 150 Arbeitsstunden (Workload) |
| Verwendbarkeit | Pflichtmodul im Bachelor of Science Chemie |
| Ziele | Die Studierenden kennen die Grundlagen der Theoretischen Chemie und beherrschen deren Methoden und Anwendungen. |
| Inhalt | Notwendigkeit der Quantentheorie. Historie. Die zeitunabhängige Schrödinger-Gleichung. Elektron im Potentialkasten. Harmonischer Oszillator. Starrer Rotator. Wasserstoffatom. Qualitative Aspekte der Mehrelektronenatome. Chemische Bindung. Molekülsymmetrie. Molekülschwingungen. Hückelsche MO-Theorie. Elektronenstruktur und Bindungseigenschaften von pi-Elektronen-Systemen und Allvalenzelektronen-Systemen. |
| Teilnahmevoraussetzungen | Abschluss des Moduls "Einführung in die Physikalische Chemie I" (13-111-0411-X) |
| Literaturangabe | Hinweise zu Literaturangaben erfolgen in den Lehrveranstaltungen. |
| Vergabe von Leistungspunkten | Leistungspunkte werden mit erfolgreichem Abschluss des Moduls vergeben. Näheres regelt die Prüfungsordnung. |
Module im Masterstudium
Im Folgenden erhalten Sie einen Überblick über aktuelle Lehrveranstaltungen im B.Sc. Chemie der Universität Leipzig.
| Empfohlen für | 2. Semester |
| Verantwortlich | Professur für Theoretische Chemie des Materialdesigns |
| Dauer | 1 Semester |
| Modulturnus | jedes Sommersemester |
| Lehrformen |
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| Arbeitsaufwand | 5 LP = 150 Arbeitsstunden (Workload) |
| Verwendbarkeit |
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| Ziele | Die Studierenden erhalten einen Einblick in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendung in der Chemie. Basierend auf den theoretischen Hintergründen moderner Maschineller Lernmethoden wenden die Studierenden die gelernten Methoden in einem Übungsteil an. Dabei erhalten die Studierenden eine Einführung in die Programmiersprache Python, um künstliche Intelligenz verwenden zu können. Studierende erarbeiten die Übungen im Selbststudium. Im Seminar setzen sich Studierende mit Anwendungen der Methoden auseinander. |
| Inhalt |
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| Teilnahmevoraussetzungen | Grundverständnis theoretischer Chemie |
| Literaturangabe | Pavlo Dral: "Quantum Chemistry in the Age of Machine Learning" Christopher M. Bishop: "Pattern Recognition and Machine Learning" Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville: "Deep Learning" Weitere Hinweise zu Literaturangaben in den Lehrveranstaltungen. |
| Vergabe von Leistungspunkten | Leistungspunkte werden mit erfolgreichem Abschluss des Moduls vergeben. Näheres regelt die Prüfungsordnung. |
| Empfohlen für | 3. Semester |
| Verantwortlich | Professur für Theoretische Chemie |
| Dauer | 1 Semester |
| Modulturnus | jedes Wintersemester |
| Lehrformen |
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| Arbeitsaufwand | 5 LP = 150 Arbeitsstunden (Workload) |
| Verwendbarkeit |
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| Ziele | Die Studierenden verfügen über Kenntnisse moderner Methoden der Theoretischen Chemie und Computational Chemistry und sind in der Lage diese auf aktuelle Forschungsfragen anzuwenden. |
| Inhalt | Methoden zur Analyse der chemischen Bindung für Moleküle, Oberflächen und Festkörper, Methoden zur Behandlung dynamischer Prozesse, kinetisches Monte Carlo, fortgeschrittene Dichtefunktionaltheorie-Methoden, aktuelle Forschungsgebiete in der Theoretischen Chemie und Computational Chemistry, neue methodische Entwicklungen. Anwendungen auf Fragestellung des atomic scale processing. Grundlagen der Dichtefunktionaltheorie werden vorausgesetzt. |
| Teilnahmevoraussetzungen | keine |
| Literaturangabe | Hinweise zu Literaturangaben erfolgen in den Lehrveranstaltungen. |
| Vergabe von Leistungspunkten | Leistungspunkte werden mit erfolgreichem Abschluss des Moduls vergeben. Näheres regelt die Prüfungsordnung. |
| Empfohlen für | 3. Semester |
| Verantwortlich | Professur für Theoretische Chemie des Materialdesigns |
| Dauer | 1 Semester |
| Modulturnus | jedes Semester |
| Lehrformen |
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| Arbeitsaufwand | 10 LP = 300 Arbeitsstunden (Workload) |
| Verwendbarkeit |
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| Ziele | Ziel des Vertiefungspraktikums ist es, Studierenden durch selbstständiges wissenschaftliches Arbeiten erste Einblicke in die Anwendung von maschinellen Lernmethoden für die (Theoretische) Chemie zu gewähren. Studierende sind in der Lage aktuelle Problemstellungen in der (theoretischen) Chemie in ein Problem der künstlichen Intelligenz zu transferieren und mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens (überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen), Lösungsansätze zu entwickeln. |
| Inhalt |
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| Teilnahmevoraussetzungen | Grundlegende Kenntnisse in der Theoretischen Chemie |
| Literaturangabe | Pavlo Dral: "Quantum Chemistry in the Age of Machine Learning" Christopher M. Bishop: "Pattern Recognition and Machine Learning" Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville: "Deep Learning" |
| Vergabe von Leistungspunkten | Leistungspunkte werden mit erfolgreichem Abschluss des Moduls vergeben. Näheres regelt die Prüfungsordnung. |
Weitere/frühere Veranstaltungen
Hier erhalten Sie einen Überlick über weitere und vergangene Lehrveranstaltungen
Wintersemester 2023/2024
PI-Tutorial zum Maschinellen Lernen für das Research Training Group 2721 an der Universität Leipzig
Modul für Doktorandinnen und Doktoranden des Graduiertenkollegs (Experimentatorinnen/Experimentatoren und Theoretikerinnen/Theoretiker), um zu lernen, wie sie Maschinelles Lernen für ihre Daten nutzen können. In drei Sitzungen wählen die Teilnehmenden ihre Daten aus, definieren Forschungsziele, die mithilfe von Maschinellem Lernen und Datenanalyse beantwortet werden sollen, erhalten praxisorientierte Tutorials und bekommen Anleitungen zur Anwendung von ML-Tools auf ihre Daten. Doktorandinnen und Doktoranden des Kollegs unterstützen die praktischen Übungen und geben Feedback.Wintersemester 2022/2023, 2023/2024, Sommersemester 2023, 2024
Übungen „Künstliche Intelligenz in der Theoretischen Chemie“, Universität Leipzig (10 SWS)
Intensiver Praxiskurs für Masterstudierende, um an aktuellen Forschungsfragen im Bereich des Maschinellen Lernens für die Theoretische Chemie zu arbeiten. Komplette Verantwortung für den Kurs.
- Semester 2, 2021 und 2022
Pen-and-Paper-Workshops für „Electrons in Molecules and Solids“ (die zugehörige Vorlesung wurde zusammen mit Dan Murdock mit dem Andrew-McCamley-Lehrpreis von WarwickChem ausgezeichnet), University of Warwick
Diese physikalisch-chemische Lehrveranstaltung behandelte die Theorie chemischer Bindungen in Molekülen und Festkörpern für Studierende im zweiten Studienjahr. - Semester 2, 2021
Workshop, Gastvorlesung und Aufgabenstellung für den Kurs „Quantum Chemistry“ zu angeregten Zuständen, University of Warwick
Dieser Kurs richtete sich an Doktorandinnen und Doktoranden aus verschiedenen Fachrichtungen als Einführung in die rechnergestützte Quantenchemie. Ich bereitete und leitete einen zweistündigen Workshop zu Methoden für angeregte Zustände einschließlich praxisbezogener Übungen mit Psi4 vor und erstellte die dazugehörigen Aufgaben. - Semester 1 und 2, 2020
Tutorien zur Physikalischen Chemie, University of Warwick
Diese Tutorien waren für Studierende im ersten Studienjahr konzipiert. Behandelt wurden grundlegende Aspekte der Quantenchemie, Reaktionskinetik, Spektroskopie und Thermodynamik. - Herbst 2017 – Sommer 2020
Laborpraktikum in Theoretischer Chemie, Universität Wien (4 SWS)
Diese Lehrveranstaltung führte Studierende im zweiten Bachelorjahr in die Theoretische Chemie am Computer ein. Ich war für die Gestaltung der Vorlesungen und Prüfungen voll verantwortlich, einschließlich Vorbereitung, Organisation und Bewertung der Prüfungen. - Herbst 2019
Maschinelles Lernen für Moleküle und Materialien, Universität Wien (4 SWS)
Diese kombinierte Vorlesung mit Übungen richtete sich an Master- und Doktorandinnen bzw. Doktoranden aus den Bereichen Chemie, Physik, Informatik usw. Ich war verantwortlich für die praktischen Computerübungen im Rahmen der Veranstaltung und habe die Vorlesung (Themen und Lehrmethoden) mitgestaltet. - Herbst 2017 und 2019
Freiwillige Übung in Theoretischer Chemie, Universität Wien (6 SWS)
Diese Übung richtet sich an Studierende im zweiten Bachelorjahr. Sie dient dazu, die theoretischen Konzepte, die in der Vorlesung „Theoretische Chemie“ behandelt werden, anhand von Tafelrechenaufgaben besser zu verstehen. Im Jahr 2017 war die Übung sowohl für Studierende als auch für Lehrende noch vollständig freiwillig, doch das äußerst positive Feedback führte zu ihrer Einführung als offizielle 3-ECTS-Lehrveranstaltung im Jahr 2019. Die Studierenden nominierten uns im Jahr 2019 für den Univie Teaching Award.