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Machine Learning in Bioinformatics

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Machine Learning in Bioinformatics
Organisationseinheit Freie Universität Berlin/FB Mathematik und Informatik/LE Informatik und Mathematik
Bereich Profilstudium mit der Ausrichtung Data Science V-Modul
Zugangsvoraussetzungen Keine
Qualifikationsziele Die Studierenden kennen zentrale statistische und algorithmische Konzepte im Feld des Maschinellen Lernens und können diese im Kontext aktueller Forschung in Bioinformatik, Biologie und Biotechnologie einordnen und anwenden. Sie sind in der Lage für spezifische Fragestellungen passende Methoden und Modelle auszuwählen und können die Resultate evaluiert und kommunizieren.
Inhalte Es werden wechselnde Themen des maschinellen Lernens im Bereich der Bioinformatik vertieft, z. B.: Regularization methods for variable selections and regression methods for features decorrelation with application to Mass Spectroscopy data and Cancer data Support Vector Machines for tumor classification based on genomic data and clinical covariates SVMs with string kernels to classify omics data, such as RNA sequences Artificial Neural Networks (ANNs) and Deep Learning and some recent applications in Bioinformatics Graphical models for signal cascade analysis and quasi-species identification Active learning with Random Forests applied to modern omics data, such as Mass Specrometry or NGS Unsupervised learning: model-based clustering of microRNA expression data
Lehr- und Lernformen	Aktive Teilnahme
Vorlesung 2 SWS Teilnahme empfohlen	Nachbearbeitung der VL Inhalte und selbstständiges Erarbeiten von ergänzender Literatur Bearbeitung von Übungsaufgaben
Übung 2 SWS Teilnahme empfohlen	Nachbearbeitung der VL Inhalte und selbstständiges Erarbeiten von ergänzender Literatur Bearbeitung von Übungsaufgaben
Aufwand Präsenzzeit V 30 Stunden Vor- und Nachbereitung V 30 Stunden Präsenzzeit Ü 30 Stunden Vor- und Nachbereitung Ü 30 Stunden Prüfungsvorbereitung und Prüfung 30 Stunden
Modulprüfung Klausur (90 Minuten), die Klausur kann auch in Form einer elektronischen Prüfungsleistung durchgeführt werden, oder mündliche Prüfung (ca. 20 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_2019 (Machine Learning in Bioinformatics) datasci_msc_2021 (Machine Learning in Bioinformatics)