Applied Machine Learning in Bioinformatics

Organisationseinheit
Freie Universität Berlin/FB Mathematik und Informatik/LE Mathematik

Bereich

Profilstudium mit der Ausrichtung Data Science
Praxismodul

Zugangsvoraussetzungen

Keine

Qualifikationsziele

Die Studierenden können Standardprogramme, Systeme und Bibliotheken im Bereich des maschinellen Lernens für die Bioinformatik selbstständig benutzen. Sie können aus diesen Bausteinen komplexe Workflows konzipieren und in einer modernen Programmiersprache implementieren. Fehlende Methoden können sie selbstständig planen und implementieren. Sie können die Ergebnisse interpretieren und graphisch aufbereiten.

Inhalte

Die Studierenden lernen zentrale statistische und algorithmische Konzepte im Feld des Maschinellen Lernens kennen, insbesondere im Kontext aktueller Forschung in Bioinformatik, Biologie und Biotechnologie. Dabei werden verschiedene praktische Probleme bearbeitet und Methoden aus der Vorlesung angewandt und implementiert, um relevante Information mit Hilfe von R aus biologischen Datensätzen zu extrahieren. Insbesondere werden sie dabei lernen, wie für spezifische Fragestellungen passende Modelle ausgewählt werden und wie Resultate evaluiert und kommuniziert werden können. Studierende vertiefen in wöchentlichen Übungsaufgaben das Gelernte.

Lehr- und Lernformen

Aktive Teilnahme

Praxisseminar
4 SWS
verpflichtete Teilnahme

Bearbeitung der Aufgaben, Darstellung der Ergebnisse

Aufwand

Präsenzzeit	60 Stunden
Vor- und Nachbereitung	70 Stunden
Prüfungsvorbereitung und Prüfung	20 Stunden

Modulprüfung
Schriftliche Präsentation (ca. 5 Seiten) oder mündliche Präsentation (ca. 15 Minuten)

Differenzierte Bewertung
differenzierte Bewertung

Modulsprache
Englisch

Arbeitsaufwand (Stunden)
150

Leistungspunkte (LP)
5

Dauer des Moduls
Ein Semester

Häufigkeit des Angebots
Unregelmäßig

Verwendbarkeit

Masterstudiengang Bioinformatik

Querverweis zu anderen Studien/Prüfungsordnungen mit dem gleichen Titel

datasci_msc_2021 (Applied Machine Learning in Bioinformatics)