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Biologische Forschung mit dem Computer - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 091102850 Kurztext
Semester WiSe 2023/24 SWS 5
Erwartete Teilnehmer/-innen 15 Max. Teilnehmer/-innen 15
Credits Belegung Keine Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache mehrsprachig
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Mi. 15:00 bis 19:30 wöch.         10
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Farahpour, Farnoush , Dr. verantwort
Hoffmann, Daniel, Professor, Dr. verantwort
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
Bio B.Sc., Biologie (Bachelor of Science) 5 - 5 WP
MedBio B.Sc., Medizinische Biologie (Bachelor of Science) 5 - 5 WP
LA Ba GyGe, Bachelor-Studiengang mit Lehramtsoption Gymnasium/Gesamtschule 5 - 5 WP
Zuordnung zu Einrichtungen
Bioinformatik and Computational Biophysics
Inhalt
Kommentar

Raum S03 S03 A05.

Literatur

- Vorlesungsskript

- Ligges, Programmieren mit R, Springer (auch als E-book)

- Matthiopoulos, How to be a Quantitative Ecologist: The 'A to R' of Green Mathematics and Statistics

Bemerkung

Die Veranstaltung beginnt zum ersten regulären Termin in der Vorlesungszeit. Dieser erste reguläre Termin der Veranstaltung dient der Einführung und Vorbesprechung. Falls Sie sich für die Veranstaltung angemeldet haben, sollten Sie zu diesem Termin anwesend sein.

Raum: S03 S03 A05.

Der Vorlesungsteil und das Vorlesungsskript sind in Englisch.

Wir werden R als Programmiersprache verwenden (http://www.r-project.org) und RStudio (http://www.rstudio.org) als Entwicklungsplatfform.

Themen:

- How to construct theoretical/computational models in biology

- Mathematical tools (e.g. a primer in linear algebra)

- Systems of difference equations and ordinary differtial equations.

- Monte Carlo simulation.

- Clustering.

- Machine learning.

Voraussetzungen

Gute Grundkenntnisse in Biologie, Interesse an computergestützter und mathematischer Modellierung biologischer Phänomene. Programmierkenntnisse sind sehr vorteilhaft.

Leistungsnachweis

- Eigenes Forschungsprojekt mit dem Computer


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: SoSe 2024