Arbeitsaufwand:
90 h
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Nummer MEDZ-4523 |
Titel Machine Learning to Fight Infections |
Lehrform(en) Seminar |
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| ECTS | 3 | |
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Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
90 h Kontaktzeit:
30 h / 2 SWS Selbststudium:
60 h |
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| Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
| Häufigkeit des Angebots | Unregelmäßig | |
| Unterrichtssprache | Englisch | |
| Prüfungsform | Vortrag und schriftliche Ausarbeitung |
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| Inhalt | Maschinelles Lernen wird in vielen Bereichen der Medizin verwendet, um bestimmte Prozesse zu automatisieren, intelligente Darstellungen komplexer Daten zu finden und Vorhersage ueber interessante Phänotypen oder andere Labels zu treffen. Auch in der Infektionsforschung wurden schon seit laengerer Zeit Verfahren des maschinellen Lernens angewendet und entwickelt. Wir werden in diesem Seminar verschiedene Bereiche abdecken, die von Machine Learning assisted Computational Epidemiology, ueber Resistance Prediction of Infectious Agents, bis hin zu Predicting Viral Evolution reichen. |
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| Qualifikationsziele | Erfolgreiche Studierende kennen die wichtigsten Begriffe, Theorien und Methoden im Bereich der Infektionsbekämpfung mit Methoden des maschinellen Lernens und können diese kritisch reflektieren. |
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| Vergabe von Leistungspunkten/Benotung |
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%) |
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| Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
| Dozent/in | Pfeifer | |
| Literatur / Sonstiges | - |
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| Zuletzt angeboten | nicht bekannt | |
| Geplant für | Sommersemester 2025 | |
| Zugeordnete Studienbereiche | BIO-BIO, BIO-SEM, INFO-INFO, MEDI-APPL, MEDI-INFO, MEDZ-SEM, ML-CS | |