Universität Wien

050029 PR Praktikum aus Computational Drug Design (2016S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Freitag 04.03. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG (Vorbesprechung)
  • Freitag 18.03. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 08.04. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 15.04. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 22.04. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 29.04. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 06.05. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 13.05. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 20.05. 11:30 - 13:00 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 27.05. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 03.06. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 10.06. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 17.06. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 24.06. 11:30 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Studierenden lernen folgende Methoden aus dem Computational Drug Design kennen und anwenden: QSAR, introduction to machine learning, selected machine learning techniques, feature selection and dimensionality reduction, ensemble methods, docking, pharmacophore modelling, similarity search.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Dieses Praktikum ist eine Lehrveranstaltung mit immanentem (*) Prüfungscharakter.

Daher sind während des gesamten Semesters folgende Leistungen zu erbringen:

Übungsaufgaben: Für jede Übungseinheit ist selbstständig eine Übungsaufgabe zu lösen, welche innerhalb einer bestimmten Frist abgegeben werden muss. Die letzte Aufgabe muss direkt in der Übung gelöst werden.

(*) Anwesenheitspflicht: Ein dreimaliges Fehlen führt automatisch zu einer negativen Note.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Literatur


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29