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Meine Veranstaltungen im Sommersemester 2018

Datenanalyse und Datamining

MSc Informatik - MSc Bioinformatik und Systembiologie - THM und Justus-Liebig Universität

Einführung in Methoden und Anwendungen des "Data Mining." An praktischen Beispielen wird die Vorgehensweise beim Data Mining aufgezeigt und geübt.
Wichtige Algorithmen für Clusteranalyse, Klassifikation und Regression werden erklärt und angewendet.

In Übungen werden wichtige Softwarewerkzeuge aus der Public Domain benutzt und als Plattform für eigene Weiterentwicklungen verwendet.

Link auf "Datenanalyse und Datamining" im Moodle

Praktikum Softwaretechnik:
Entwicklung der KI für eine autonome Drohne

Ziel des Praktikums ist die weitgehend selbständige Planung und Durchführung eines größeren Softwareentwicklungsprojekts in Kleingruppen von etwa fünf Personen.

Es soll eine Steuerung für eine autonom fliegende Drohne entwickelt werden, die auf einem selbst-lernenden neuronalen Netz basiert.

parrot

Schwerpunkt 1: Algorithmen der Bioinformatik

MSc Bioinformatik und Systembiologie - THM und Justus-Liebig Universität

Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Grundlagen wichtiger Algorithmen der Bioinformatik und führt in die Entwicklung eigener Algorithmen ein.

Weitere Veranstaltungen

Grundlagen der Bioinformatik

BSc Bioinformatik - THM

Die Vorlesung stellt die Arbeitsgebiete der Bioinformatik vor und beantwortet angehenden Bioinformatikern so wichtige Fragen wie:

  • Was arbeiten eigentlich Bioinformatiker?
  • Warum benötigt man heute Informatik um die Biologie zu verstehen?
  • Was verbirgt sich hinter den Begriffen Genomics, Transcriptomics, usw.?
  • Wie gewinnt man Erkenntnisse aus Gensequenzen?
  • Wie werden Daten gewonnen, mit denen Bioinformatiker arbeiten?
  • Wo kann man die Daten finden?

Link auf die Vorlesungsseite in Moodle

Bioinormatik III - Systembiologie

BSc Bioinformatik - THM

luchs hase leopard

Die Vorlesung führt in Methoden und Werkzeuge zur Modellierung biologischer Systeme ein. Anhand anschaulicher Beispiele werden Modelle aufgebaut und analysiert.
In die Vorlesung integriert sind Workshops, in denen die Teilnehmer selbst Modelle programmieren und Werkzeuge aus der Public Domain anwenden.

Link auf die Veranstaltung in Moodle

Grundlagen der Informatik

MSc Bioinformatik & Systembiologie - THM und Justus-Liebig Universität

Die Vorlesung führt in Grundlagen der Informatik und deren Anwendungen in der Bioinformatik ein.
Wichtige Datenstrukturen und Algorithmen werden erklärt und im Praktikum angewedet. Sortier- und Suchalgorithmen werden auf ihr Laufzeitverhalten und ihren Resourcenbedarf analysiert.
Zur strukturtierten Speicherung von Daten werden SQL-Datenbanken eingesetzt. Dabei werden Datenbankmanagementsysteme und SQL vorgestellt und an Beispielen aus der Bioinformatik angewendet.

Link auf die Veranstaltung im Stud.IP

Künstliche neuronale Netze

Nach einer Einführung in die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze werden die wichtigsten Netzwerktypen erarbeitet. Unterschiedliche neuronale Netze werden zur Lösung von Beispielproblemen angewendet bevor die wichtigsten Typen tiefer neuronaler Netze (CNNs, RNN und autoassoziative Netze) angewendet werden.
In den Übungen werden neuronale Netze simuliert und Deep-Learning-Frameworks angewendet.

Link auf "Künstliche neuronale Netze" im Moodle

Bioinformatik in der Arzneistoffforschung

MSc Bioinformatik und Systembiologie - THM und Justus-Liebig Universität

Die Vorlesung gibt einen Überblick über die modernen Methoden der Arzneistoffforschung und -entwicklung. Anwendungen der Bioinformatik in verschiedenen Phasen der Arzneistoffforschung werden anhand von Beispielen aus der Praxis gezeigt und erklärt.

Themenschwerpunkte sind:
  • Wie funktioniert Arzneistoffforschung?
  • Bioinformatik zur Entwicklung neuer Therapien
  • Bioinformatik zum Wirkstoffdesign
  • Bioinformatik zur Profilierung möglicher Arzneistoffe
  • Bioinformatikanwendungen in der klinischen Forschung
  • Aktuelle Forschung und Entwicklung
  • Anwendung von Bioinformatikwerkzeugen aus der Public Domain und Programmierung eigener Tools.

In den Kursen und Übungen verwenden wir die Software MOE der Chemical Computing Group. ccg-logo

Link auf "Bioinformatik in der Arzneistoffforschung" im Moodle

Einführung in den Studienschwerpunkt "Entwicklung innovativer Algorithmen der Bioinformatik"

MSc Bioinformatik & Systembiologie - THM und Justus-Liebig Universität

Die Vorlesung gibt einen Überblick über Algorithmen in der Bioinformatik und deren Anwendungen. Dies umfasst z.B. paarweises lokales und globales Sequenzalignment, FASTA, BLAST, einfache Algorithmen zur Phylogenie und Motivsuche.
Desweiteren wird ein Überblick über Plattformen zur Softwareentwicklung in der Bioinformatik vermittelt.
In Labor und Praktikum werden Skriptsprachen und spezielle Entwicklungsumgebungen der Bioinformatik eingesetzt um einführende Beispiele selbst zu bearbeiten.

Link auf die Veranstaltung in Moodle

Seminar Bioinformatics

BSc Bioinformatik - THM

Im englischsprachigen Bioinformatikseminar werden aktuelle wissenschaftliche Publikationen aus dem Bereich der Bioinformatik gelesen und bearbeitet. Jeder Teilnehmer arbeitet sich so in ein spezielles Thema der Bioinformatik ein und erklärt das Gelernte der Gruppe.

Link auf das Seminar Bioinformatics in Moodle

Algorithmen der Bioinformatik

BSc Bioinformatik und Informatik - THM

Die Vorlesung wird gemeinsam mit Prof. Dr. Thomas Letschert angeboten und führt in wichtige Algorithmen der Bioinformatik ein. Dabei wird besonderer Wert auf die Umsetzung/Implementierung der Algorithmen gelegt.

Im ersten Teil der Vorlesung erfolgt eine Einführung in die Programmiersprache Scala und in funktionale Programmierung, die sich besonders gut dazu eignet Algorithmen zu entwerfen.

Die erste Hälfte der Veranstaltung findet als Block in der Woche vom 31.3. bis 6.4. statt. Der zweite Teil semesterbegleitend bis Mitte des Semesters.

Vorkenntnisse in Bioinformatik sind nicht erforderlich - Interesse an bioinformatischen Fragestellungen und Algorithmen allerdings schon.

Link auf die Vorlesungsseite in Moodle

Biomedizinische Datenanalyse

BSc Bioinformatik - THM

Das Modul führt in die Programmiersprache R ein und vermittelt vertiefte Kenntnisse in Biostatistik.

Link auf die Veranstaltung in Moodle

Hauptseminar Bioinformatik

BSc Bioinformatik - THM

Im Hauptseminar werden grundsätzliche Algorithmen der Bioinformatik selbst erarbeitet und vorgestellt. Die Themenbereiche sind:

  • Algorithmen zum Sequenzalignment
  • Algorithmen zur Auswertung von Microarrays
  • Algorithmen zur Diskriminanzanalyse, die auch außerhalb der Bioinformatik von Interesse sind
  • Alternative Enwicklungsplattformen
  • Methoden des Arzneistoffdesigns.

Link auf die Veranstaltung in Moodle
Einführung am 17.10. um 11:30h im Raum A20 2.08.

Einführung ins Molecular Modelling

In Vorlesung und Übungen werden Methoden des "Computer-aided Drug Design" erklärt und angewendet. Themen sind:

  • Einführung in das rationale Arzneistoffdesign
  • Quantitative Struktur-Wirkungsbeziehungen
  • Gezieltes Design kleiner Wirkstoffmoleküle (SMOLs = Small Molecule Drugs)
  • Gezieltes Design bioaktiver Makromoleküle (Biologics)
  • In den Übungen werden mit Hilfe chemo- und bioinformatischer Verfahren Arzneistoffe für unterschiedliche Therapien designed (z.B. Blutgerinnung oder Schmerzmittel). Dazu verwenden wir die Software MOE der Chemical Computing Group. ccg-logo

    Link auf "Einführungs ins Molecular Modelling" im Moodle

    Einführung in die objektorientierte Programmierung

    BSc Informatik, Bioinformatik, Medizinische Informatik, Embedded Systems - THM

    Die Vorlesung führt in die Grundlagen objektorientierter Programmierung ein. Als Entwicklungsplattform verwenden wir Java 7 und Eclipse. Die Veranstaltung findet in Seminarform statt; Übungen geben Gelegenheit, das Gelernte gleich in Projekten anzuwenden.

    Für Fragen und Diskussionen mit den Tutoren und mir kann (und soll) ebenfalls das integrierte Forum verwendet werden.

    Link auf die Veranstaltung in Moodle

    Analyse biologischer Muster

    Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Analyse großer bioinformatischer Datensätze am Beispiel der Ergebnisse von Microarray-Experimenten.
    Im Rahmen eines Semesters programmiert jeder Teilnehmer ein eigenes Tool zur Durchführung einer kompletten Analyse. Ebenfalls Teil der Veranstaltung ist eine Einführung in die Programmiersprache R.

    Unterlagen zu Vorlesung können von der MNI Lernplattform eStudy heruntergeladen werden.