Sommersemester, das Modul wird mindestens zweijährlich angeboten
5 Leistungspunkte
Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.
Die Studierenden sollen aktuelle Methoden der Cognitive Science kennenlernen und praktische Erfahrung sammeln, wie diese für komplexere Anwendungsgebiete eingesetzt werden. Dieses umfasst die mathematische Formalisierung der zugrundeliegenden Sachverhalte, die Kenntnis spezieller Algorithmen, als auch deren konkrete Umsetzung und Einbindung in Verfahrensketten. Die Veranstaltung wird von einem praktischen Teil begleitet, in dem die Studierenden die Verfahren konkret ausprobieren sollen.
The students get knowledge about recent methods in cognitive science, and they acquire expertise how to use these methods in complex application domains. These competences cover mathematical formalization of the fundamental settings, knowledge about specific relevant algorithms, as well as its adaptation in concrete applications and typical work flows. The lecture is accompanied by practical exercises where the students experiment with the algorithms in concrete applications.
In diesem Modul soll exemplarisch an einem Anwendungsgebiet wie etwa dem Web oder der Bioinformatik die praktische Bedeutung von Verfahren der Cognitive Sciences in Anwendungen demonstriert werden. Dazu sollen die jeweils relevanten Problemstellungen erörtert und die verwandten Verfahren mit den jeweiligen Problemspezifika erläutert werden. Spezielle Themen sind dabei etwa der Umgang mit komplexen Datenstrukturen, die Adaptation von Verfahren für sehr große Datenmengen, oder die Integration verschiedener Techniken zu einer adäquaten Verfahrenskette.
In the module, relevant techniques of cognitive science are considered as regards their applicability in an exemplary domain such as the web or computational biology. Thereby, the fundamental problems are discussed and the specifics of the techniques when applied to a concrete application are investigated. Special topics include, for example, complex data structures, adaptation of techniques for big data sets, or the interplay of techniques in a concrete workflow.
Grundkenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen oder vergleichbare Kenntnisse, Mathematik
Introduction to computer science (such as algorithms and data structures), introduction to mathematics
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Von den Veranstaltungen Maschinelles Lernen im Web (V+Ü), Softcomputing für die Bioinformatik (V+Ü) oder Modern Data Analysis (V+Pj) kann jeweils eine ausgewählt werden.
Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
| Titel | Art | Turnus | Workload (Kontaktzeit + Selbststudium) | LP1 |
|---|---|---|---|---|
| Maschinelles Lernen im Web (oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik) | Projekt o. Übung | Sommersemester, mindestens 2-jährlich | 30h (30 + 0) | 1 |
| Maschinelles Lernen im Web (oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik) | Vorlesung | Sommersemester, mindestens 2-jährlich | 60h (30 + 30) | 2 [Pr] |
| Organisatorische Zuordnung | Art | Gewichtung | Workload | LP1 |
|---|---|---|---|---|
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Maschinelles Lernen im Web (oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik) (Vorlesung)
Portfolio aus Übungs- oder Programmieraufgaben, die veranstaltungsbegleitend und in der Regel zweiwöchentlich gestellt werden, und mündlicher Abschlussprüfung (in der Regel 15 min). Die Übungsaufgaben ergänzen und vertiefen den Inhalt der Vorlesung. Portfolio consisting of per default two-weekly exercises or programming tasks and final oral exam (per default 15 minutes). The exercises are based on the content of the lecture and enable students to train and further investigate the topics. It is required that a sufficient percentage of the exercises are successfully completed (per default 50% of the total number of points which can be achieved during a semester). The final oral exam concerns both, the content of the lecture as well as the exercises. |
Portfolio mit Abschlussprüfung | 1 | 60h |
2
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Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor of Science: 1-Fach (fw)
Bioinformatik und Genomforschung / Master of Science
Informatik / Bachelor: Nebenfach (fw)
Intelligente Systeme / Master of Science
Kognitive Informatik / Bachelor of Science: 1-Fach (fw)
Medieninformatik und Gestaltung / Bachelor of Arts: 1-Fach (fw)
Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science
