Vergleiche

Unterschiede

a.SAP verarbeitet Forschungspraktikum Bioinformatik (19400432)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Forschungspraktikum Bioinformatik Fprak: Forschungspraktikum Bioinformatik
Dozent

Alexander Bockmayr

Tim Conrad

Dorothee Günzel

Camila Mazzoni

Frank Noe

Robert Preissner

Axel Pries

Knut Reinert

Bernhard Renard

Peter N. Robinson

Christof Schütte

Heike Siebert

Alexander Stahn

Martin Vingron

Paul Wrede

Kein Eintrag
Kurstyp Praktikum Forschungspraktikum
Sprache Kein Eintrag Deutsch

a.SAP verarbeitet Rechnergestützte Systembiologie (S) (19400813)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Rechnergestützte Systembiologie (S) PraxisS: Rechnergestützte Systembiologie
Sprache Deutsch/Englisch Deutsch
Kapazität 12 11

a.SAP verarbeitet Projektmanagement im Softwarebereich (SeqAn) (19401511)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel PISSeqAnSem S: Projektmanagement im Softwarebereich
Sprache Kein Eintrag Deutsch

a.SAP verarbeitet Projektmanagement im Softwarebereich (SeqAn) (19401513)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel PISSeqAn PraxisS: Projektmanagement im Softwarebe

a.SAP verarbeitet Sequenzanalyse (V) (19401601)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Sequenzanalyse (V) VL: Sequenzanalyse (V)
Dozent

Sandro Andreotti

Knut Reinert

Knut Reinert

a.SAP verarbeitet Sequenzanalyse (Ü) (19401602)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Sequenzanalyse (Ü) Ü: Sequenzanalyse (V)
Dozent

Sandro Andreotti

René Rahn

René Rahn

a.SAP verarbeitet Sequenzanalyse (S) (19401611)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Sequenzanalyse (S) S: Sequenzanalyse (V)

a.SAP verarbeitet Netzwerkanalyse (19401701)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Netzwerkanalyse VL: Netzwerkanalyse
Sprache Kein Eintrag Deutsch

a.SAP verarbeitet Übung zu Netzwerkanalyse (19401702)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Übung zu Netzwerkanalyse Ü: Netzwerkanalyse

a.SAP verarbeitet Seminar zu Netzwerkanalyse (19401711)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Seminar zu Netzwerkanalyse S: Netzwerkanalyse

a.SAP verarbeitet Metabolische Netzwerke (19401801)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Molekulare Netzwerke (A) VL: Metabolische Netzwerke
Sprache Deutsch/Englisch Deutsch

a.SAP verarbeitet Übung zu Metabolische Netzwerke (19401802)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Übung zu Molekulare Netzwerke (A) Ü: Metabolische Netzwerke
Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Projektman i. Softwareber. Metabo. Netzw S: Projektmanagement im Softwarebereich
Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Softwarepraktikum PraxisS: Projektmanagement im Softwarebe
Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Projektman i. Softwareber. Metabo. Netzw S: Projektmanagement im Softwarebereich
Dozent

Heike Siebert

Adam Streck

Heike Siebert

Zusätzliche Informationen <h3>Zeitraum/Vorbesprechungstermin:</h3> ab Februar 2015. <h3>Ort:</h3> n.V. (FB Mathe/Inf) <h3>Zeitraum/Vorbesprechungstermin:</h3> <p>ab Februar 2015.</p> <h3>Ort:</h3> <p>n.V. (FB Mathe/Inf)</p>
Englische zusätzliche Informationen <h3>Zeitraum/Vorbesprechungstermin:</h3> ab Februar 2015. <h3>Ort:</h3> n.V. (FB Mathe/Inf) <h3>Zeitraum/Vorbesprechungstermin:</h3> <p>ab Februar 2015.</p> <h3>Ort:</h3> <p>n.V. (FB Mathe/Inf)</p>
Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Softwarepraktikum PraxisS: Projektmanagement im Softwarebe
Dozent

Heike Siebert

Adam Streck

Heike Siebert

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel PM Softw: Rechn. u. Parallelprogramm. S: Projektmanagement im Softwarebereich:
Sprache Kein Eintrag Deutsch
Feld Evento Modulverwaltung Operationen
Titel Projektmanagement im Softwarebereich (Verteiltes Rechnen und Parallelprogrammierung) Projektmanagement im Softwarebereich: (Verteiltes Rechnen und Parallelprogrammierung)
SAP Titel PR + S: Verteiltes Rechnen PraxisS: Projektmanagement im Softwarebe

a.SAP verarbeitet Mathematik für Bioinformatiker II (19402201)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Mathematik II (Analysis) VL: Mathematik für Bioinformatiker II

a.SAP verarbeitet Mathematik für Bioinformatiker II (19402202)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Mathematik II (Analysis) Ü: Mathematik für Bioinformatiker II
Dozent

Klaus Kriegel

Kein Eintrag
Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel ReaDDy Seminar S: Reaktions-Diffusions Simulationen für
Sprache Deutsch/Englisch Deutsch

a.SAP verarbeitet Berufspraktikum für Bioinformatik (19402433)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Berufspraktikum für Bioinformatik Bprak: Berufspraktikum für Bioinformatik
Dozent

Robert Preissner

Kein Eintrag
Kurstyp Praktikum Berufspraktikum
Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Projektmanagement im Softwarebereich (Fu S: Projektmanagement im Softwarebereich
Dozent

Alena van Bömmel

Alena Bömmel

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Projektmanagement im Softwarebereich (Fu PraxisS: Projektmanagement im Softwarebe
Dozent

Alena van Bömmel

Alena Bömmel

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Analyse von Genexpressionsprofilen S: Projektmanagement im Softwarebereich
Dozent

Marc Oliver Bonin-Andresen

Kein Eintrag
Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Analyse von Genexpressionsprofilen PraxisS: Projektmanagement im Softwarebe
Dozent

Marc Oliver Bonin-Andresen

Kein Eintrag

a.SAP verarbeitet Applied Machine Learning (19402701)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Applied Machine Learning VL: Applied Machine Learning
Beschreibung Goals: The students will be introduced to the basic statistical and algorithmic concepts in the field of Machine Learning, especially in the context of current research in bioinformatics, biology and biotechnology. They will work on several practical problems and implement / use the methods learned during the lectures to extract information from biological datasets in R. In particular, they will learn how to process data, choose the appropriate model to answer specific questions, evaluate and communicate the results. The students will be assigned weekly exercises which they have to complete. Presenting in turns the results from the exercises, in addition to a final oral exam, are prerequisites to pass the course. Content: - Pre-processing of biological data and model implementation with R - Classification metrics and permutation approaches - Linear Models for Regression and Classification - Kernel Methods for Regression and Classification - Feature Selection - Semi-supervised learning / active learning - Classification trees and Random Forests - Graphical models <p>Goals: The students will be introduced to the basic statistical and algorithmic concepts in the field of Machine Learning, especially in the context of current research in bioinformatics, biology and biotechnology. They will work on several practical problems and implement / use the methods learned during the lectures to extract information from biological datasets in R. In particular, they will learn how to process data, choose the appropriate model to answer specific questions, evaluate and communicate the results. The students will be assigned weekly exercises which they have to complete. Presenting in turns the results from the exercises, in addition to a final oral exam, are prerequisites to pass the course. Content: - Pre-processing of biological data and model implementation with R - Classification metrics and permutation approaches - Linear Models for Regression and Classification - Kernel Methods for Regression and Classification - Feature Selection - Semi-supervised learning / active learning - Classification trees and Random Forests - Graphical models</p>
Englische Beschreibung Goals: The students will be introduced to the basic statistical and algorithmic concepts in the field of Machine Learning, especially in the context of current research in bioinformatics, biology and biotechnology. They will work on several practical problems and implement / use the methods learned during the lectures to extract information from biological datasets in R. In particular, they will learn how to process data, choose the appropriate model to answer specific questions, evaluate and communicate the results. The students will be assigned weekly exercises which they have to complete. Presenting in turns the results from the exercises, in addition to a final oral exam, are prerequisites to pass the course. Content: - Pre-processing of biological data and model implementation with R - Classification metrics and permutation approaches - Linear Models for Regression and Classification - Kernel Methods for Regression and Classification - Feature Selection - Semi-supervised learning / active learning - Classification trees and Random Forests - Graphical models <p>Goals: The students will be introduced to the basic statistical and algorithmic concepts in the field of Machine Learning, especially in the context of current research in bioinformatics, biology and biotechnology. They will work on several practical problems and implement / use the methods learned during the lectures to extract information from biological datasets in R. In particular, they will learn how to process data, choose the appropriate model to answer specific questions, evaluate and communicate the results. The students will be assigned weekly exercises which they have to complete. Presenting in turns the results from the exercises, in addition to a final oral exam, are prerequisites to pass the course. Content: - Pre-processing of biological data and model implementation with R - Classification metrics and permutation approaches - Linear Models for Regression and Classification - Kernel Methods for Regression and Classification - Feature Selection - Semi-supervised learning / active learning - Classification trees and Random Forests - Graphical models</p>
Zusätzliche Informationen Prerequisites: Attended the Statistics course from the Master in Bioinformatics FU (or equivalent) <p>Prerequisites: Attended the Statistics course from the Master in Bioinformatics FU (or equivalent)</p>
Englische zusätzliche Informationen Prerequisites: Attended the Statistics course from the Master in Bioinformatics FU (or equivalent) <p>Prerequisites: Attended the Statistics course from the Master in Bioinformatics FU (or equivalent)</p>

a.SAP verarbeitet Übung Applied Machine Learning (19402702)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Übung Machine Learning Ü: Applied Machine Learning

a.SAP verarbeitet Machine Learning (19402711)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Machine Learning S: Applied Machine Learning
Submodule

089cA1.25.1

089cA1.26.1

262bB3.1.5

262bB3.2.3

262bB3.2.4

262bB.3.1.5

262bB.3.2.3

262bB.3.2.4

a.SAP verarbeitet Time-evolving networks in medical applications (19402811)

Feld Evento Modulverwaltung Operationen
SAP Titel Time-evolving networks in medical applic S: Time-evolving networks in medical app

Noch nicht publizierte Kurse

Status LV Kursname

In Evento fehlende Veranstaltungen

LV Kursname
19402911 Journal Club Computational Biology (Master and PhD students)

In Evento fehlende Begleitveranstaltungen

LV Kursname

In Modulverwaltung fehlende Veranstaltungen

Status LV Kursname
a.SAP verarbeitet 19401311 Journal Club Computational Biology (Master and PhD students)