| Allgemeine Angaben |
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| Seminar über Anwendungen im Life Science Bereich | | |
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 Zuordnungen: 2 | |
| Veranstaltungspriorität[3 Wahlpflicht-LV]; Lehrveranstaltungsrhythmus[wöchentlich] |
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| Angaben zur Abhaltung |
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| Im Seminar sollen aktuelle Arbeiten zu Anwendungen mathematischer Methoden im Life Science Bereich besprochen werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf aktuellen Entwicklungen von Methoden des Machine Learning und der Künstlichen Intelligenz auf industrielle Fragestellungen in den Bereichen Pharma und Agrarwissenschaften. Im Seminar sollen dabei verschiedene Aspekte, wie die jeweils dahinterstehende mathematische Methodik, deren Rechenaufwand, sowie mögliche Anwendungen vorgestellt und diskutiert werden. Im Einzelfall sollen öffentlich verfügbare Methoden auch praktisch angewendet und die Ergebnisse besprochen werden. |
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| Voraussetzung zur Teilnahme am Seminar sind gute Kenntnisse in Numerischer Mathematik, Optimierung, Funktionalanalysis, Differentialgleichungen und/oder Statistik. Physikalische, chemische und biologische Hintergrundkenntnisse können hilfreich sein. |
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| Für die Anmeldung zur Teilnahme müssen Sie sich in KLIPS 2.0 als Studierende*r identifizieren. |
| Anmerkung: Eine Vorbesprechung findet zusammen mit der Vorbesprechung zum Seminar von Oliver Schaudt am 23.01.2023 um 17.00 online statt. Bitte melden Sie sich bei Interesse an der Vorbesprechung bis zum 23.01.2023 bis 12.00 bei Oliver.Schaudt@bayer.com per E-Mail, so dass wir vorher die Einladungen zur online-Besprechung verschicken können. |
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| Angaben zur Prüfung |
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| siehe Stellung im Studienplan |
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| Zusatzinformationen |
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| Das Seminar soll in Form eines Blockseminars bei der Bayer AG durchgeführt werden, um einen direkten Austausch mit industriellen Anwendern zu ermöglichen. |
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