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Applied Machine Learning in Bioinformatics

Applied Machine Learning in Bioinformatics
Organisationseinheit
Freie Universität Berlin/FB Mathematik und Informatik/LE Mathematik
Ursprung
Dies ist ein Verweis auf den Eintrag in bioinf_msc_2019
Bereich

  • Profilbereich
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 LernformenAktive Teilnahme
Praxisseminar
4 SWS
verpflichtete Teilnahme

Bearbeitung der Aufgaben, Darstellung der Ergebnisse

Aufwand

Präsenzzeit60 Stunden
Vor- und Nachbereitung70 Stunden
Prüfungsvorbereitung und Prüfung20 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