Nummer BIOINF4373 (entspricht BIO-4373) |
Titel Bioinformatik und Maschinelles Lernen |
Lehrform(en) Seminar |
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ECTS | 3 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Mündlicher Vortrag (ca. 30 Minuten) und schriftliche Ausarbeitung (ca. 10 Seiten), einmal Diskussionsleitung |
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Inhalt | In diesem Seminar werden Ansätze des maschinellen Lernens mit Anwendungen in der Bioinformatik diskutiert. Dies können u.a. sein: überwachte Klassifikation; Deep Learning in der Bioinformatik, Support Vector Machines für die Klassifikation; Dimensionsreduktionsverfahren; probabilistische graphische Modelle; Anwendungen in den Bereichen Genomik, Transkriptomik, Evolution, Systembiologie, Text Mining und weitere Themen, die durch aktuelle Forschung ergänzt werden, werden diskutiert. |
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Qualifikationsziele | Die Studierenden können selbstständig unter Anleitung ein anspruchsvolles Thema durch systematische Recherche bearbeiten. Sie fassen Konzepte und Methoden des maschinellen Lernens, die auf bioinformatische Fragestellungen angewendet werden, zusammen, bewerten, klassifizieren, stellen sie wissenschaftlich korrekt dar und präsentieren sie. Die Studierenden erhalten zum einen einen Überblick über moderne Erkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und deren Bedeutung für verschiedene Fragestellungen in der Bioinformatik. Andererseits erfahren die Studierenden, dass es in diesem Bereich noch viele offene Forschungsfragen gibt. Durch das Studium aktueller Artikel haben die Studierenden nicht nur ihre Lese- und Lernfähigkeit, sondern auch ihre Eigenverantwortung verbessert. Die im Seminar angewandte Lernform soll den Studierenden helfen, Selbstvertrauen (Präsentation) und Kritik- und Kommunikationsfähigkeit (anschließende Diskussion) zu entwickeln. |
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Vergabe von Leistungspunkten/Benotung |
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Seminar
S
o
2
3.0
H,
R
45
b
100
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Nieselt | |
Literatur / Sonstiges | Articles / scientific publications for each individual topic |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Wintersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIO-BIO, BIO-SEM, INFO-INFO, MEDI-APPL, MEDI-INFO, MEDZ-BIOMED, MEDZ-SEM, ML-CS |