392119 Applied Biodata Mining (S) (SoSe 2016)

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Ziel des Seminars ist eine anwendungsorientierte Auswahl und Anwendung von Data Mining Algorithmen/Software in einem bestimmten Anwendungskontext. dabei können Studierende sowohl einzeln als auch in Kleingruppen arbeiten. Die Datenbasis jedes Projekts in diesem Seminar sind Digitalfotos vom Meeresboden im Nordatlantik. Klimawandel, Überfischung und Methanhydrat sind nur einige Gründe, die Bilder auszuwerten um die Vorgänge in 5000 Meter Tiefe zu verstehen. Dazu ist die Wissenschaft auf neue Konzepte, innovative Software und einen intuitiven Zugang zu den Daten angewiesen.
Im ersten Schritt arbeitet sich ein Projektteam in ein spezifisches abgeschlossenes Themengebiet ein, mit konkretem Bezug auf die hier behandelte Datendomäne. Folgende Themengebiete können von den Studierenden gewählt werden:
- Datamining
- Machine Learning
- Bildverarbeitung
- Mustererkennung
Anschließend, wird ein dabei ausgewähltes Verfahren von den Studierenden implementiert und im Bezug auf die Analyse der Unterwasserbilder getestet. Ob die Studierenden dabei teilweise neue Algorithmen entwickeln, bestehende anpassen ist abhängig von der einzelnen Problemstellung der einzelnen Projekte.

Requirements for participation, required level

Programmierkenntnisse, starkes Interesse an mindestens einem der Themengebiete: Datamining, Machine Learning, Bildverarbeitung, Mustererkennung, Neuronale Netze.

Teaching staff

Dates ( Calendar view )

Frequency Weekday Time Format / Place Period  

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Subject assignments

Degree programme/academic programme Validity Variant Subdivision Status Semester LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Master (Enrollment until SoSe 2012) Individueller Ergänzungsb Wahl 1. 5 unbenotet  
Intelligente Systeme / Master (Enrollment until SoSe 2012) Individuelle Ergänzung Wahl 1. 5 unbenotet  
Kognitive Informatik / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Wahl 5. 5 unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Enrollment until SoSe 2012) Individuelle Ergänzung Wahl 1. 5 unbenotet  

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SS2016_392119@ekvv.uni-bielefeld.de
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If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_76507584@ekvv.uni-bielefeld.de
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Friday, April 15, 2016 
Last update times:
Friday, April 15, 2016 
Last update rooms:
Friday, April 15, 2016 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
seminar (S) / 2
Department
Faculty of Technology
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76507584