INF.06268.03 - Statistische Datenanalyse und Maschinelles Lernen in der Bioinformatik II (Complete module description)

INF.06268.03	5 CP
Module label	Statistische Datenanalyse und Maschinelles Lernen in der Bioinformatik II
Module code	INF.06268.03
Semester of first implementation
Faculty/Institute	Institut für Informatik
Module used in courses of study / semesters	Agrarwissenschaften (MA120 LP) (Master) > Agrarwissenschaft/Landwirtschaft AgrarwissenschaftenMA120, Version of accreditation (WS 2015/16 - SS 2018) > Wahlmodule Nutzpflanzen Agrarwissenschaften (MA120 LP) (Master) > Agrarwissenschaft/Landwirtschaft AgrarwissenschaftenMA120, Version of accreditation (WS 2018/19 - SS 2020) > Wahlmodule Nutzpflanzen Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Bioinformatik (HI) Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Version of accreditation (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Basismodule der Vertiefungsrichtung `Bioinformatik` Nutzpflanzenwissenschaften (MA120 LP) (Master) > Agrarwissenschaft/Landwirtschaft Nutzpflanzenwiss.MA120, Version of accreditation valid from WS 2018/19 > Wahlpflichtmodule Nutzpflanzenwissenschaften (MA120 LP) (Master) > Agrarwissenschaft/Landwirtschaft Nutzpflanzenwiss.MA120, Version of accreditation (WS 2015/16 - SS 2018) > Wahlpflichtmodule
Responsible person for this module
Further responsible persons	Prof. Dr. Ivo Große
Prerequisites
Skills to be acquired in this module	Die Studierenden verstehen grundlegende Konzepte und Algorithmen der Statistischen Datenanalyse und des Maschinelles Lernens in der Bioinformatik. Sie sind in der Lage, diese Konzepte und Algorithmen auf konkrete Problemstellungen der Statistischen Datenanalyse und des Maschinelles Lernens in der Bioinformatik anzuwenden. Sie haben die Fähigkeit, diese Konzepte und Algorithmen zukünftigen Kooperationspartnerinnen und Kooperationspartnern zu erklären. Sie haben die Kompetenz, diese Konzepte und Algorithmen weiterzuentwickeln und auf neue Problemstellungen der Statistischen Datenanalyse und des Maschinelles Lernens in der Bioinformatik anzuwenden.
Module contents	Statistische Inferenz; ML, MAP, MP Schätzer; Bias, Varianz, Konsistenz, Wirksamkeit von Schätzern Markov Modelle; ML, MAP, MP Schätzer; Sequenzlogos; Anwendungen in der Bioinformatik Hidden Markov Modelle; Viterbi-Algorithmus, Forward-Backward-Algorithmus; Anwendungen in der Bioinformatik Modellselektion; Modellmittelung; Klassifikation; Anwendungen in der Bioinformatik
Forms of instruction	Lecture (2 SWS) Course Exercises (2 SWS) Exercises
Languages of instruction	German, English
Duration (semesters)	1 Semester Semester
Module frequency	jedes Sommersemester
Module capacity	unlimited
Time of examination
Credit points	5 CP
Share on module final degree	Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %; Course 4: %.
Share of module grade on the course of study's final grade	1
Reference text	Basismodul für die Vertiefungsrichtung Bioinformatik

Module course label	Course type	Course title	SWS	Workload of independent learning	Sum workload
Course 1	Lecture	Vorlesung	2		0
Course 2	Course	Selbststudium			0
Course 3	Exercises	Übung	2		0
Course 4	Exercises	Bearbeiten der Übungsaufgaben			0
Workload by module				150	150
Total module workload					150

Examination	Exam prerequisites	Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Final exam of module	Aktive Teilnahme an den Übungen, Erfolgreiches Lösen der Übungs- und Programmieraufgaben, Erfolgreiches Vorrechnen und Erklären der Lösungen, 50% der Punkte der Übungsaufgaben	mündl./schriftl./elektron. Prüfung
Exam repetition information

Prerequisites and conditions	Frequency	Compulsory attendance	Share on module grade in percent
Course 1	Summer semester	No	%
Course 2	Summer semester	No	%
Course 3	Summer semester	No	%
Course 4	Summer semester	No	%