Universität Wien

570001 PR From omics to AI (2024W)

practical course on processing of large-scale data, classification and generative machine learning (bring your own data to the course)

10.00 ECTS (6.00 SWS), SPL 57 - Doktoratsstudium Biologie mit Schwerpunkt Mikrobiologie und Umweltsyste
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle
Mo 17.02. 08:00-13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1

An/Abmeldung

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

Details

max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

The first meeting will be held online on Mon Oct 7, 16-17 via Moodle. Participation in the first meeting is mandatory.

  • Dienstag 18.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1
  • Mittwoch 19.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1
  • Donnerstag 20.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1
  • Freitag 21.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1
  • Montag 24.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1
  • Dienstag 25.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1
  • Mittwoch 26.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1
  • Donnerstag 27.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1
  • Freitag 28.02. 08:00 - 13:00 Seminarraum 1.7, Biologie Djerassiplatz 1, 1.010, Ebene 1

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

This seminar is a "bring your own data" course. It uses omics data of the participants and will enable the participants to organize and preprocess omics data for machine learning, to turn omics data into features, do develop different types of classifiers and to evaluate their performance. We will also introduce generative AI by examples from sequence analysis.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The seminar will not be graded. Successful participation will be assessed from progress presentations and discussion of literature, data and results during the course.

Prüfungsstoff

Literatur

Material will be provided during the course.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

PhD

Letzte Änderung: Mo 07.10.2024 08:07