The recent surge of machine learning (ML) has opened up various opportunities when analyzing biological datasets. Graph Neural Networks (GNNs) are a fairly new deep learning model capable of handling biological data in the best way overall.
The seminar will start with an introductory lecture. The earliest and most recent approaches will be discussed, together with their use cases and drawbacks. The mini lecture will be followed by two lectures in which it will be presented how to write technical reports and how to prepare a good presentation. Then will seminar presentations, to be presented in small groups of 1-2 students.
The course will be held entirely in English.
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
---|---|---|---|---|---|
wöchentlich | Di | 16-18 | X-B2-101 | 08.04.-19.07.2024 |
Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
---|---|---|---|
39-Inf-BDS Biomedical Data Science for Modern Healthcare Technology | Ausgewähltes Seminar oder Projekt | Studienleistung
|
Studieninformation |
39-Inf-WP-CLS-x Computational Life Sciences (Schwerpunkt) | Vertiefendes Seminar | Studieninformation | |
- | benotete Prüfungsleistung | Studieninformation | |
39-Inf-WP-DS-x Data Science (Schwerpunkt) | Vertiefendes Seminar | Studieninformation | |
- | benotete Prüfungsleistung | Studieninformation | |
39-M-Inf-INT-adv Advanced Interaction Technology | Advanced Interaction Technology: Seminar 1 | Studienleistung
|
Studieninformation |
Advanced Interaction Technology: Seminar 2 | benotete Prüfungsleistung
|
Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen: