Nummer BIOINF4384 (entspricht BIO-4384) |
Titel Machine Learning of Single-Cell Dynamics |
Lehrform(en) Vorlesung, Übung |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Übungen müssen (unbenotet) bestanden werden. Schriftliche/mündliche Abschlussprüfung (benotet). |
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Inhalt | Einzelzell-Technologien werden verwendet, um die Dynamik biologischer Prozesse wie Signalübertragung, Differenzierung und Entwicklung zu rekonstruieren. In dieser Vorlesung werden verschiedene Arten von Technologien, die zu diesem Zweck entwickelt und verwendet wurden behandelt. Im Kern werden verschiedene mathematische Modelle für die Zelldynamik sowie klassische und auf maschinellem Lernen basierende Ansätze der Systemidentifikation und Modellselektion zum Erlernen dieser Modelle aus Einzelzell-Daten vorgestellt und diskutiert. |
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Qualifikationsziele | (1) Überblick über Einzelzell-Technologien |
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Vergabe von Leistungspunkten/Benotung |
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%) |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Claassen | |
Literatur / Sonstiges | Requirements: Programming skills in Python. |
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Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
Geplant für | Sommersemester 2024 | |
Zugeordnete Studienbereiche | BIO-BIO, ML-CS, ML-DIV |