Machine learning

  • Unterricht

    Details

    Fakultät Math.-Nat. und Med. Fakultät
    Bereich Biologie
    Code UE-SBL.30002
    Sprachen Englisch
    Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
    Kursus Master
    Semester FS-2023

    Zeitplan und Räume

    Vorlesungszeiten Montag 08:15 - 12:00, Blockkurs (Frühlingssemester)
    Montag 13:15 - 17:00, Blockkurs (Frühlingssemester)
    Mittwoch 08:15 - 12:00, Blockkurs (Frühlingssemester)
    Strukturpläne cours bloc - 10 jours

    Unterricht

    Verantwortliche
    • Wegmann Daniel
    Dozenten-innen
    • Wegmann Daniel
    Beschreibung

    The aim of this course is to equip the students with the necessary skills to apply machine learning techniques in their own research. It focuses on numerical techniques such as Expectation Maximization and Markov Chain Monte Carlo, and introduces the use of Hidden Markov Models and approximate techniques to analyze genomic data. The course is paired with exercises allowing students to implement these techniques in “R” to analyze biological data.
    Soft Skills Nein
    ausserhalb des Bereichs Nein
    BeNeFri Ja
    Mobilität Nein
    UniPop Nein
  • Einzeltermine und Räume
    Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort
    20.02.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum B130
    20.02.2023 13:15 - 17:00 Kurs PER 07, Raum 2.301
    22.02.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 07, Raum 1.309
    27.02.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum B130
    27.02.2023 13:15 - 17:00 Kurs PER 07, Raum 2.301
    06.03.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum B130
    06.03.2023 13:15 - 17:00 Kurs PER 07, Raum 2.301
    08.03.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 07, Raum 1.309
    13.03.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum B130
    13.03.2023 13:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E130
    15.03.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum D230
    20.03.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum B130
    20.03.2023 13:15 - 17:00 Kurs PER 07, Raum 2.301
    22.03.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum D230
    27.03.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum B130
    27.03.2023 13:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E130
    29.03.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum D230
    03.04.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum B130
    03.04.2023 13:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E130
    05.04.2023 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum D230
  • Leistungskontrolle

    Schriftliche Prüfung - FS-2023, Sommersession 2023

    Datum 22.06.2023 14:00 - 15:30
    Bewertungsmodus Nach Note
    Beschreibung

    Written exam (90 min.). One mark

    Schriftliche Prüfung - FS-2023, Herbstsession 2023

    Datum 12.09.2023 15:30 - 17:00
    Bewertungsmodus Nach Note
    Beschreibung

    Written exam (90 min.). One mark
  • Zuordnung
    Zählt für die folgenden Studienpläne:
    Bioinformatik [3e cycle]
    Version: 2024_2/V_01
    Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Biologie (Niveau Master)

    Biologie [3e cycle]
    Version: 2024_2/V_01
    Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Biologie (Niveau Master)

    Biologie [POST-DOC]
    Version: 2015_1/V_01
    Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Biologie (Niveau Master)

    Ergänzende Lehrveranstaltungen in Naturwissenschaften
    Version: ens_compl_sciences
    Paquet indépendant des branches > UE für Vertiefungsstudium in Biologie (Niveau Master)

    MSc in Bioinformatik und computationale Biologie [MA] 120
    Version: 2024_1/V_01
    MSc in Bioinformatik und computationale Biologie, Vorlesungen > MSc-BI, Module “Statistics” (ab HS2022)
    Ma - Accounting and Finance - 120 ECTS
    Version: 2024-SP_V02 - DD Caen
    UniFrKurse > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 2 Kurse > DAT: Data Analytics
    Ma - Accounting and Finance - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V02 - Dès SA-2024
    Kurse - 72 ECTS > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 3 Kurse > DAT: Data Analytics > Wahlkurse
    Ma - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V03 - Dès SA-2024
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Wahlkurse, die ausserhalb des Rahmens eines zu validierenden Moduls belegt werden > Wahlkurse in den Modulen in Betriebswirtschaftslehre > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Mindestens 3 Module zu mindestens 18 ECTS und 2 abgeschlossene Kernkurse > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Wahlkurse
    Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2024-SA_V03
    Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics
    Ma - Data Analytics & Economics - 90 ECTS
    Version: 2020-SA_V02
    Courses min 63 ECTS > Mandatory Modules (45 to 63 ECTS) > Module I: Data Analytics (Data) > Wahlkurse
    Ma - International and European Business - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V01 - dès SA-2024
    Courses > Module > Elective courses of the management modules > Elective courses of the management modules > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
    Courses > Module > One complete module taken from the following list > DAT Module validation element group > DAT: Data Analytics > Wahlkurse
    Ma - Marketing - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V03 - Dès SA-2024
    Kurse - 72 ECTS > Zusatzmodul > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Wahlkurse
    Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DAT: Data Analytics
    NfMa - Betriebswirtschaftslehre - 30 ECTS
    Version: 2021-SA_V01
    Wahlkurse - 30 ECTS > DAT: Data Analytics
    NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics
    Zusatz zum Doktorat [PRE-DOC]
    Version: 2020_1/v_01
    Zusatz zum Doktorat (Math.-Nat. und Med. Fakultät) > UE für Vertiefungsstudium in Biologie (Niveau Master)