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 Lehrveranstaltung

Bioinformatik

Gesamtes Lehrangebot der Bioinformatik

E61a

  • Gesamtes Lehrangebot der Bioinformatik

    E61aA1.1
    • 19000170 Begrüßungs- und Abschlussveranstaltung
      Absolventenfeier (Günther Rothe)
      Zeit: Do 04.07. 14:00-18:30 (Erster Termin: 04.07.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Kommentar

      Der Fachbereich verabschiedet seine Absolventinnen und Absolventen im Rahmen einer Feier, in der u.a. über wichtige Ereignisse des vergangenen Semesters berichtet wird, die Zeugnisse überreicht sowie Preise vergeben werden. 
      Eingeladen sind alle Mitglieder des Fachbereichs Mathematik und Informatik
    • 19211901 Vorlesung
      Computerorientierte Mathematik II (5 LP) (Claudia Schillings)
      Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Studierende der Mathematik (Monobachelor und Lehramt) und Bioinformatik, sowie Numerikinteressierte aus Physik, Informatik und anderen Natur- und Geisteswissenschaften.

      Kommentar

      Inhalt:

      Die Auswahl der behandelten numerischen Verfahren enthält Polynominterpolation, Newton-Cotes-Formeln zur numerische Integration und Euler-Verfahren für lineare Differentialgleichungen.

      Homepage: Alle aktuellen Informationen zu Vorlesung und Übungen
    • 19211902 Übung
      Übung zu Computerorientierte Mathematik II (Claudia Schillings)
      Zeit: Di 08:00-10:00, Di 16:00-18:00, Mi 16:00-18:00, Do 08:00-10:00, Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)
    • 19211941 Zentralübung
      Zentralübung zu Computerorientierte Mathematik II (Claudia Schillings)
      Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)
    • 19234810 Proseminar
      Frauen in der Geschichte der Mathematik und Informatik (Anina Mischau)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Für MathematikerInnen und InformatikerInnen im Monobachelor als ABV anrechenbar!

      Kommentar

      Im Zentrum des Seminars steht die Erarbeitung und Wiederentdeckung der Lebensgeschichten und des Wirken einiger bedeutender Mathematikerinnen und Informatikerinnen im 19. und 20. Jahrhundert. Betrachtet werden z.B. das Leben und Werk von Sophie Germaine (1776-1831), Ada Lovelace (1815-1852), Sonja Kovalevskaya (1850-1891), Emmy Noether (1882-1935), Ruth Moufang (1905-1977), Grace Murray Hopper (1906-1992) und weiterer Wissenschaftlerinnen.

      Im Seminar geht es nicht darum, diese Frauen als Ausnahmeerscheinung hervorzuheben, denn dies würde sie lediglich auf ihren Exotinnenstatus festschreiben. Es geht vielmehr um eine historische Kontextualisierung deren Leben und Werk. Dies ermöglicht nicht nur eine exemplarische Auseinandersetzung mit gesellschaftlichen wie fachkulturellen Inklusions- und Exklusionsprozessen entlang der Kategorie Geschlecht, sondern auch die Entwicklung neuer Sichtweisen auf die tradierte Kulturgeschichte beider Disziplinen. Das Seminar basiert auf dem Ansatz eines forschenden oder entdeckenden Lernens, d.h. die Studierenden werden selbständig in Gruppenarbeiten einzelne Seminarthemen vorbereiten und präsentieren. Diese Präsentationen werden dann im Seminar diskutiert. Durch den Einsatz von Beobachtungsbögen soll zudem eine Feedbackkultur erprobt werden, die im späteren Berufsalltag im Umgang mit SchülerInnen und/oder KollegInnen hilfreich ist.
    • 19300101 Vorlesung
      Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
      Zeit: Di 16:00-18:00, Fr 12:00-14:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: , HFB/A Hörsaal, HFB/C Hörsaal, Hs 1a Hörsaal, Hs 1b Hörsaal, Hs 2 Hörsaal

      Kommentar

      Qualifikationsziele

      Die Studierenden analysieren4 Algorithmen und Datenstrukturen und ihre Implementierungen bezüglich Laufzeit, Speicherbedarf und Korrektheit und beschreiben2 verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen für typische Anwendungen und wenden3 diese auf konkrete Beispiele an. Sie können passende Algorithmen und Datenstrukturen für gegebene Aufgaben auswählen4 und passen5 diese entsprechend an. Sie erklären2, identifizieren4 und verwenden5 verschiedene Entwurfsparadigmen für Algorithmen.

      Inhalte

      Studierende lernen das Maschinenmodell, sowie verschiedene algorithmische Probleme kennen. Sie erarbeiten und üben die Berechnung von Laufzeit, Korrektheit und Speicherbedarf dieser Algorithmen und lernen die asymptotische worst-case Analyse kennen. Darüber hinaus diskutieren sie die Rolle des Zufalls im Kontext des Entwurfs von Algorithmen. Des Weiteren erlernen und üben sie Entwurfsparadigmen für Algorithmen wie Teile und Herrsche, gierige Algorithmen, Dynamische Programmierung und Erschöpfende Suche. Sie lernen Prioritätswarteschlangen und effiziente Datenstrukturen für geordnete und ungeordnete Wörterbücher (z.B. ausgeglichene Suchbäume, Streuspeicher, Skiplisten) kennen und üben den Umgang mit ihnen. Zudem lernen sie Algorithmen für Zeichenketten (digitale Suchbäume und Suchen in Zeichenketten) und Graphenalgorithmen kennen, diskutieren deren Anwendung und üben den Umgang mit ihnen.

       

      Literaturhinweise

      • P. Morin: Open Data Structures, an open content textboox.
      • T. H. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press, 2022.
      • R. Sedgewick, K. Wayne: Algorithms, Addison-Wesley, 2011.
      • M. Dietzfelbinger, K. Mehlhorn, P. Sanders. Algorithmen und Datenstrukturen: Die Grundwerkzeuge, Springer, 2014.
      • J. Erickson. Algorithms, 2019
      • T. Roughgarden. Algorithms Illuminated. Cambridge University Press, 2022.
    • 19300102 Übung
      Übung zu Algorithmen und Datenstrukturen (Wolfgang Mulzer)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Mi 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19301201 Vorlesung
      Grundlagen der theoretischen Informatik (Katharina Klost)
      Zeit: Mo 12:00-14:00, Mi 08:00-10:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Inhalt:

      • Theoretische Rechnermodelle
        • Automaten
        • formale Sprachen
        • Grammatiken und die Chomsky-Hierarchie
        • Turing-Maschinen
        • Berechenbarkeit
      • Einführung in die Komplexität von Problemen

      Literaturhinweise

      • Uwe Schöning, Theoretische Informatik kurzgefasst, 5. Auflage, Spektrum Akademischer Verlag, 2008
      • John E. Hopcroft, Rajeev Motwani, Jeffrey D. Ullman, Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexität, Pearson Studium, 3. Auflage, 2011
      • Ingo Wegener: Theoretische Informatik - Eine algorithmenorientierte Einführung, 2. Auflage, Teubner, 1999
      • Michael Sipser, Introduction to the Theory of Computation, 2nd ed., Thomson Course Technology, 2006
      • Wegener, Kompendium theoretische Informatik - Eine Ideensammlung, Teubner 1996
    • 19301202 Übung
      Übung zu Grundlagen der theoretischen Informatik (Katharina Klost)
      Zeit: Di 10:00-12:00, Di 16:00-18:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19301501 Vorlesung
      Datenbanksysteme (Agnès Voisard)
      Zeit: Di 14:00-16:00, Do 14:00-16:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe

      • Pflichtmodul im Bachelorstudiengang Informatik
      • Pflichtmodul im lehramtsbezogenen Bachelorstudiengang mit Kernfach Informatik und Ziel: Großer Master
      • Studierende im lehramtsbezogenen Masterstudiengang (Großer Master mit Zeitfach Informatik) können dieses Modul zusammen mit dem "Praktikum DBS" absolvieren
      • Wahlpflichtmodul im Nebenfach Informatik

      Voraussetzungen

      • ALP 1 - Funktionale Programmierung
      • ALP 2 - Objektorientierte Programmierung
      • ALP 3 - Datenstrukturen und Datenabstraktion
      • ODER Informatik B

      Kommentar

      Inhalt

      Datenbankentwurf mit ERM/ERDD. Theoretische Grundlagen relationaler Datenbanksysteme: Relationale Algebra, Funktionale Abhängigkeiten, Normalformen. Relationale Datenbankentwicklung: SQL Datendefinition, Fremdschlüssel und andere Integritätsbedingungen. SQL als applikative Sprache: wesentliche Sprachelemente, Einbettung in Programmiersprachen, Anwendungsprogrammierung; objekt-relationale Abbildung. Transaktionsbegriff, transaktionale Garantien, Synchronisation des Mehrbenutzerbetriebs, Fehlertoleranzeigenschaften. Anwendungen und neue Entwicklungen: Data Warehousing, Data Mining, OLAP.

      Projekt: im begleitenden Projekt werden die Themen praktisch vertieft.

      Literaturhinweise

      • Alfons Kemper, Andre Eickler: Datenbanksysteme - Eine Einführung, 5. Auflage, Oldenbourg 2004
      • R. Elmasri, S. Navathe: Grundlagen von Datenbanksystemen, Pearson Studium, 2005
    • 19301502 Übung
      Übung zu Datenbanksysteme (Muhammed-Ugur Karagülle)
      Zeit: Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Di 08:00-10:00, Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Mi 12:00-14:00, Mi 14:00-16:00, Do 08:00-10:00, Do 10:00-12:00, Do 12:00-14:00, Fr 14:00-16:00, Fr 16:00-18:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19333611 Seminar
      Seminar Deep Learning for biomedical applications (Vitaly Belik)
      Zeit: Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Recent developments in the area of machine learning due to availability of data and computational power promise to revolutionize almost every area of science. The driving technology behind this advancement is deep learning – a machine learning technology based on artificial neural networks consisting of many layers. Deep learning is capable of processing huge amount of data of different nature and already outperforming humans in many decision-making tasks. Biomedical research became now a source of large heterogeneous data, i.e. images, video, activity sensors, omics and text data. Leveraging the opportunities of this deep learning technology in the biomedical field requires particular set of skills combining thorough knowledge of necessary algorithms, specifics of biomedical data and designated programming tools. In this course we aim to offer students with background in computer science an opportunity to acquire the above skills to be able to deploy deep learning technology with a focus on biomedical applications. The course is structured as a seminar, where students under extensive guidance of instructors read fundamental books and recent research articles on deep learning, learn necessary programming tools, and produce their own implementations of computational pipelines in case studies using already published or original data. Starting from fundamental aspects of deep learning we aim to cover its applications to e.g. image data, time series data, text data, complex networks.

      Literaturhinweise

      [1] Andresen N, Wöllhaf M, Hohlbaum K, Lewejohann L, Hellwich O, Thöne- Reineke C, Belik V, Towards a fully automated surveillance of well-being status in laboratory mice using deep learning: Starting with facial expres- sion analysis. Plos One, 15(4):e0228059, (2020) https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0228059

      [2] Jarynowski A, Semenov A, Kamiński M, Belik V. Mild Adverse Events of Sputnik V Vaccine in Russia: Social Media Content Analysis of Telegram via Deep Learning. J Med Internet Res 2021;23(11):e30529 https://doi.org//10.2196/30529
    • 19335011 Seminar
      Netzwerke, dynamische Modelle und ML für Datenintegration in den Lebenswissenschaften (Katharina Baum, Pascal Iversen)
      Zeit: Fr 12:00-13:30 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: T9/137 Konferenzraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Forschungsseminar der Arbeitsgruppe Katharina Baum, Data Integration in the Life Sciences. Auch offen für Seminarteilnahmen im Masterstudium, Online-Teilnahme möglich. Bitte entnehmen Sie Termine dem aktuellen Plan im Whiteboard!
    • 19336717 Seminar/Proseminar
      Von Krankenakten zu Proteinen: Datenbanken für biomedizinische Daten und ihre Bedeutung für die Forschung (Katharina Baum)
      Zeit: Fr 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 12.04.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      In diesem Hauptseminar lernen Sie verschiedenste Datenbanken, ihren Aufbau und ihre programmatische Nutzung kennen. Wichtiger Bestandteil wird zudem die Diskussion der Bedeutung der darin abgelegten Daten und ihre Nutzung anhand aktueller Forschungsarbeiten.

      Beispiele für mögliche behandelte Datenbanken sind

      • MIMIC (elektronische Krankenakten),
      • STRING (Protein-Protein Interaktion),
      • Drugbank (Medikamente),
      • PRIDE (Proteinmessungen),
      • GEO (für genomische Daten), etc.

      Jede Datenbank soll am Ende des Vortrags im Kurs von allen Teilnehmenden vor Ort für die Beantwortung einer Frage benutzt werden (das Setup bereitet jeweils die vortragende Person vor) - bringen Sie also Ihren Laptop mit!

      Bachelorstudierende können an diesem Seminar teilnehmen, aber Inhalte sind sehr fortgeschritten und stammen weitestgehend aus aktueller Forschung. Grundlegende Literatur ist auf Englisch, daher sind gute Englischkenntnise erforderlich.

      Wir werden uns am Fr, 12.4.2024 um 10:15 Uhr (in einem hybriden Setting, bitte für Raum & Zugang die Ankündigung im Whiteboard beachten) zur Vorbesprechung und Themenvergabe treffen. Bitte kontaktieren Sie uns vorab (katharina.baum@fu-berlin.de), sollten Sie am Seminar teilnehmen wollen und diesen Termin nicht wahrnehmen können.
    • 19336901 Vorlesung
      Advanced Data Visualization for Artificial Intelligence (Georges Hattab)
      Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Die Vorlesung über fortgeschrittene Datenvisualisierung für künstliche Intelligenz ist eine umfassende Erkundung der modernsten Techniken und Tools zur Erstellung und Validierung komplexer Visualisierungen für die Vermittlung von Dateneinblicken und Geschichten, mit einem besonderen Schwerpunkt auf Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und erklärbarer KI. Der Vortrag führt die Teilnehmer in das verschachtelte Modell der Visualisierung ein, das vier Ebenen umfasst: Charakterisierung der Aufgabe und der Daten, Abstrahierung in Operationen und Datentypen, Entwurf visueller Kodierungs- und Interaktionstechniken und Erstellung von Algorithmen zur effizienten Ausführung von Techniken. Dieses Modell dient als Rahmen für den Entwurf und die Validierung von Datenvisualisierungen.

      Darüber hinaus wird in der Vorlesung die Anwendung der Datenvisualisierung im Bereich NLP behandelt, wobei der Schwerpunkt auf der Visualisierung von Worteinbettungen und Sprachmodellen liegt, um die Erforschung semantischer Beziehungen zwischen Wörtern und die Interpretation des Verhaltens von Sprachmodellen zu unterstützen. Im Kontext von Explainable AI liegt der Schwerpunkt auf der Verwendung von Visualisierungen zur Erklärung von Modellvorhersagen und der Bedeutung von Merkmalen, wodurch die Interpretierbarkeit von KI-Modellen verbessert wird. Durch die Nutzung des verschachtelten Modells der Visualisierung und die Fokussierung auf NLP und erklärbare KI zielt der Vortrag darauf ab, die Teilnehmer mit den wesentlichen Fähigkeiten auszustatten, um fortschrittliche Datenvisualisierungen zu entwerfen und zu validieren, die auf diese spezifischen Anwendungen zugeschnitten sind. So können sie letztendlich komplexe Datenmuster effektiv kommunizieren und tiefere Einsichten aus ihren Daten gewinnen.
    • 19336902 Übung
      Ü: Advanced Data Visualization for Artificial Intelligence (Georges Hattab)
      Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19400313 Praxisseminar
      Angewandte Sequenzanalyse (Sandro Andreotti)
      Zeit: Fr 12:00-16:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: A6/017 Frontalunterrichtsraum (Bioinf) (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Ziel der Lehrveranstaltung:

      Die Studentinnen und Studenten können Standardprogramme im Bereich der Sequenzanalyse selbständig benutzen. Sie kennen die verschiedenen Konzepte und sind in der Lage, ausgewählte Systeme zu bedienen und zu programmieren. Die Studentinnen und Studenten können neue Workflows konzipieren und die Ergebnisse grafisch aufbereiten.
    • 19400432 Forschungspraktikum
      Forschungspraktikum Bioinformatik (Katharina Jahn, Priyanka Banerjee, Tim Conrad, Dorothee Günzel, Camila Mazzoni, Irmtraud Meyer, Frank Noe, Robert Preissner, Knut Reinert, Bernhard Renard, Martin Vingron, Max von Kleist)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      Thema bitte individuell mit einem Betreuer absprechen.

      Weitere Informationen: s. Homepage Bioinformatik
    • 19400813 Praxisseminar
      Rechnergestützte Systembiologie (Jana Wolf)
      Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 09.09.2024)
      Ort: A6/017 Frontalunterrichtsraum (Bioinf) (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Inhalt:

      Im Praxisseminar geht es um die Modellierung molekularer Netzwerke mittels diskreter/logischer Methoden und Differentialgleichungen. Im Laufe des Semesters werden theoretische Grundlagen erarbeitet, Tools vorgestellt und in Gruppen Modelle ausgesuchter Systeme auf Basis von Fachartikeln analysiert.


      Zielgruppe:

      Studierende im Master Bioinformatik ab dem 2. Semester.
    • 19401511 Seminar
      Seminar zu Projektmanagement im Softwarebereich (SeqAn) (Knut Reinert)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      Inhalt:

      In diesem Praktikum werden Algorithmen zur Sequenzanalyse implementiert, und zwar im Rahmen Software-Bibliothek SeqAn, die zur Zeit in unserer Arbeitsgruppe entwickelt wird. Benotet werden die Beiträge anhand eines schriftlichen Projektberichtes.

      Zum gleichen Modul gehört ein Begleitseminar, das von den Teilnehmern des Praktikums ebenfalls belegt werden muss. Bitte entnehmen Sie den Zeitplan aus dessen Beschreibung in unserem Teaching-WiKi: http://www.mi.fu-berlin.de/w/ABI/LectureWiki.
    • 19401513 Praxisseminar
      Projektmanagement im Softwarebereich (SeqAn) (Knut Reinert)
      Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 04.03.2024)
      Ort: A6/017 Frontalunterrichtsraum (Bioinf) (Arnimallee 6)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Die Verteilung der Plätze hat bereits im Februar stattgefunden.

      Kommentar

      Inhalt:

      In diesem Praktikum werden Algorithmen zur Sequenzanalyse implementiert, und zwar im Rahmen der Software-Bibliothek SeqAn, die zur Zeit in unserer Arbeitsgruppe entwickelt wird. Benotet werden die Beiträge anhand eines schriftlichen Projektberichtes.

      Zum gleichen Modul gehört ein Begleitseminar, das von den Teilnehmern des Praktikums ebenfalls belegt werden muss.

      Zielgruppe:

      Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende der Bioinformatik. Die Praktikumsplätze werden über ein besonderes Anmeldeverfahren bereits im Februar vergeben. Interessierte Informatikstudenten werden nachrangig behandelt.

      Voraussetzungen:

      Gute Kennnisse in C/C++.

      Informationen zum Softwarepraktikum befinden sich auf der Homepage des Studiengangs Bioinformatik.

      Literaturhinweise

      Literatur:

      Wird in der Vorbesprechung ausgegeben.
    • 19401911 Seminar
      Seminar zu Projektmanagement im Softwarebereich (ML techniques for biological data) (Katharina Baum, Pauline Hiort, Pascal Iversen)
      Zeit: Di 30.04. 14:00-16:00 (Erster Termin: 30.04.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Vorbesprechung:

      am 27.02.2015 von 10:00 bis 12:00 Uhr im SR 108/109/A6.

      Homepage:

      http://www.mi.fu-berlin.de/w/AgMathLife/SoftWareProjectSS15
    • 19401913 Praxisseminar
      Projektmanagement im Softwarebereich (ML techniques for biological data) (Katharina Baum, Pauline Hiort, Pascal Iversen)
      Zeit: Mi 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 08.02.2024)
      Ort: A6/017 Frontalunterrichtsraum (Bioinf) (Arnimallee 6)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Die Verteilung der Plätze findet im Februar statt.

      Kommentar

      Die Plätze werden bereits im Februar vergeben.

      Informationen zum Softwarepraktikum befinden sich auf der Homepage des Studiengangs Bioinformatik.
    • 19402433 Berufspraktikum
      Berufspraktikum für Bioinformatik (Robert Szulcek)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      Zielgruppe:

      Studierende im Bachelorstudiengang Bioinformatik

      Das Berufspraktikum soll nicht vor dem 3. Semester absolviert werden, empfohlen ist die Zeit zwischen 4. und 5. Semester.

      Weitere Informationen:

      http://www.mi.fu-berlin.de/bioinf/stud/bachelor/abv/berufspraktikum/index.html
    • 19402911 Seminar
      Journal Club Computational Biology (Knut Reinert)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A7/SR 140 Seminarraum (Hinterhaus) (Arnimallee 7)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Zielgruppe:

      Master- und PhD-Student*inn*en

      Kommentar

      Inhalt:

      In diesem Seminar werden aktuelle Forschungsarbeiten der Bioinformatik sowie die Fortschrittsberichte der PhD-Student*inn*en vorgestellt. Master-Student*inn*en stellen entweder einen ihnen zugewiesenen Zeitschriftenartikel oder ihre Masterarbeit vor oder sie berichten über ihr Forschungspraktikum. Credits werden nur für die Präsentation von Artikeln vergeben.

      Anmeldungen bitte über Whiteboard ("Site Browser" aufrufen und nach Journal Club suchen).

      Literaturhinweise

      aktuelle Publikationen aus der Forschung
    • 19403411 Seminar Abgesagt
      Seminar zu Projektmanagement im Softwarebereich (Faster Bioinformatics with C++) (Chris Bielow)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe
    • 19403413 Praxisseminar Abgesagt
      Projektmanagement im Softwarebereich (Faster Bioinformatics with C++) (Chris Bielow)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Die Verteilung der Plätze findet jedes Jahr im Februar statt.

      Kommentar

      Informationen zum Softwarepraktikum befinden sich auf der Homepage des Studiengangs Bioinformatik.
    • 19403613 Praxisseminar
      Current research topics in visual and data-centric computing (Tim Conrad)
      Zeit: Fr 08:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: T9/049 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      In this course, you will learn the basic statistical and algorithmic concepts in Machine Learning, focusing on their practical applications in bioinformatics. You will have the opportunity to work on practical problems and implement and use the methods learned during lectures to analyze biological datasets, drawing examples and case studies from research conducted at the Zuse Institute Berlin, specifically from the department of Visual and Data-centric Computing. This department specializes in developing tools for extracting insights from various datasets across fields including biology, biophysics, neuroscience, and medicine.

      We will cover topics like data pre-processing, model implementations, and analysis methods. You will learn about models for regression, clustering, and classification, feature selection, and advanced data preprocessing, such as imputation. We will also cover Deep Learning approaches.

      Throughout the course, you will complete weekly exercises with a focus of implementation and data analysis, including written reports. These exercises are designed to reinforce the practical applications of the material covered in the lectures.

      By the end of the course, you will be able to process data, choose appropriate models to answer specific questions, evaluate results, and effectively communicate your findings.
    • 19404311 Seminar
      Seminar zu Projektmanagement im Softwarebereich (Workflows) (Sandro Andreotti)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe
    • 19404313 Praxisseminar
      Projektmanagement im Softwarebereich (Workflows) (Sandro Andreotti)
      Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 13.02.2024)
      Ort: T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Die Plätze wurden im Februar verteilt.

      Kommentar

      Informationen zum Softwarepraktikum befinden sich auf der Homepage des Studiengangs Bioinformatik.

      In diesem Praktikum werden realistische Workflows zur Analyse von biologischen Daten konzeptioniert und implementiert. Die Teilnehmer werden dabei verschiedene Workflowsysteme (KNIME, Snakemake) kennenlernen und verwenden. Die Teilnehmer werden dabei anhand aktueller Literatur ihre Workflows eigenständig erarbeiten, testen und verfeinern. Dabei werden sowohl Kenntnisse im Rahmen der Workflow Programmierung als auch ein Umfangreiches Wissen über existierende Bioinformatik-Software erlangt.

      Gute Kenntnisse in Skriptsprachen (Python) sowie R sind Voraussetzung
    • 19404811 Seminar
      Computational Meta-Omics (Thilo Muth)
      Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: A3/ 024 Seminarraum (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      S. englischen Text
    • 19405201 Vorlesung
      Complex Systems in Bioinformatics (Max von Kleist, Martin Vingron, Frederik Laszlo Wieder)
      Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A3/SR 120 (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      Die Studierenden haben ein vertieftes Verständnis grundlegender mathematischer und algorithmischer Konzepte im Bereich der Modellierung, Simulation und Analyse von komplexen biologischen Systeme vor dem Hintergrund aktueller Forschungsrichtungen der Systembiologie und Biotechnologie. Sie sind in der Lage, eine gegebene biologische oder medizinische Fragestellung zu analysieren, einen geeigneten Modellierungsansatz auszuwählen, eigenständig eine Problemlösung zu entwickeln sowie die Ergebnisse zu beurteilen und zu kommunizieren.

      Inhalte:

      Es werden vertieft Themen aus folgenden Gebieten behandelt:

      - Netzwerkstrukturanalyse

      - Graphische Modellierung

      - Modellierung biochemischer Netzwerke mit gewöhnlichen Differentialgleichungen

      - Diskrete Modellierung regulatorischer Netzwerke

      - Constraint-basierte Modellierung

      - Stochastische und hybride Modellierung

      Literaturhinweise

      wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
    • 19405202 Übung
      Übung zu Complex Systems in Bioinformatics (Max von Kleist, Martin Vingron, Frederik Laszlo Wieder)
      Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A3/SR 120 (Arnimallee 3-5)
    • 19405211 Seminar
      Seminar zu Complex Systems in Bioinformatics (Max von Kleist, Martin Vingron, Frederik Laszlo Wieder)
      Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: A3/SR 119 (Arnimallee 3-5)
    • 19405301 Vorlesung
      Advanced Algorithms in Bioinformatics (Knut Reinert)
      Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      Ziele:

      Die Studentinnen und Studenten erlangen ein tieferes Verständnis für grundlegende algorithmische Konzepte im Bereich der Analyse genomischer Sequenzen vor dem Hintergrund aktueller Forschungsrichtungen der Bioinformatik und Biotechnologie. Sie verstehen verschiedene Paradigmen zur approximativen Suche, sie wissen, unter welchen Voraussetzungen bestimmte Algorithmen anderen vorzuziehen sind, und können wissenschaftliche Publikationen auf dem Gebiet entsprechend einschätzen.

      Es werden vertieft Themen aus beispielsweise folgenden Gebieten behandelt:

      • Paradigmen für approximative, semiglobale Alignments (read mapping)
      • Methoden zur Genomassemblierung und Metagenomassemblierung
      • Methoden zum Bestimmen genetischer Variationen (SNVs, SNPs, CNVs)
      • Algorithmische Probleme bei der Quantifizierung mit Hilfe von NGS Daten

      Alle weiteren Informationen im Whiteboard: https://mycampus.imp.fu-berlin.de/portal
    • 19405302 Übung
      Übung zu Advanced Algorithms in Bioinformatics (Knut Reinert)
      Zeit: Di 08:00-10:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19405311 Seminar
      Seminar zu Advanced Algorithms in Bioinformatics (Knut Reinert)
      Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: T9/046 Seminarraum (Takustr. 9)
    • 19405606 Seminaristischer Unterricht
      Data Science in the Life Sciences (Katharina Jahn, Maryam Ghareghani)
      Zeit: Mo 10:00-14:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)

      Kommentar

      This course offers an introduction to various types of data and analysis techniques which are typically used in the life sciences (e.g. omics technologies). The goal is to get a deeper understanding of advanced concepts and data analytical methods in the area of life sciences.

      The focus will be on the following topics:

      • acquisition and pre-processing of data from the area of life sciences,
      • explorative analysis techniques,
      • concepts and tools for reproducible research,
      • theory and practice of methods and models for the analysis of data from the life sciences (statistical inference, regression models, methods of machine learning),
      • introduction to methods of big data analysis.

      After successful completion of this course, participants are able to evaluate, plan and conduct investigations in the life sciences using common methods.

       
    • 19405612 Projektseminar
      Projektseminar zu Data Science in the Life Sciences (Katharina Jahn, Maryam Ghareghani,)
      Zeit: Mi 10:00-14:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: A6/SR 031 Seminarraum (Arnimallee 6)
    • 19405701 Vorlesung
      Machine Learning in Bioinformatics (Philipp Florian Benner, Hugues Richard)
      Zeit: Mo 08:00-10:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A6/SR 025/026 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Dieser Kurs führt Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens ein und wird von Tutorien und Übungsaufgaben begleitet, in denen Methoden des maschinellen Lernens auf aktuelle Probleme der Bioinformatik angewendet werden. Nach einer kurzen Wiederholung der Wahrscheinlichkeitstheorie stellen wir probabilistische Methoden zur Klassifikation und Sequenzanalyse vor (Naive Bayes, Mixture Models, Hidden Markov Models). Wir diskutieren die Erwartungs-Maximierung (EM) aus probabilistischer Perspektive und verwenden sie für die Sequenzanalyse. Lineare und logistische Regression dienen als Einstiegspunkt für komplexere Methoden des maschinellen Lernens, einschließlich Kernel-Methoden und neuronale Netze. Die Vorlesung behandelt mehrere neuronale Netzwerkarchitekturen (CNNs, GNN, Transformers), die derzeit in der Bioinformatik-Community und anderen Forschungsbereichen verwendet werden. In den Tutorien und im Rahmen von Übungsaufgaben werden ausgewählte Machine-Learning-Modelle mit scikit-learn und pytorch in Python implementiert. Der Kurs soll es den Studierenden ermöglichen, alle gängigen Techniken des maschinellen Lernens zu verstehen und State-of-the-Art-Klassifizierungsstrategien zu entwickeln, die dann auf Probleme in der Bioinformatik und verwandten Bereichen angewendet werden können.   Inhalte:
      - Naive Bayes
      - Clustering und Mixture Models
      - Hidden Markov Models
      - Regression und Partial Least Squares
      - Kernel Methods
      - Neural Networks und Architekturen
      - Regularization und Model Selection   Voraussetzungen:
      - Lineare Algebra (einfache Vector- and Matrixalgebra)
      - Analysis (mathematische Optimierung, Lagrange)
      - Programmierkenntnisse in Python -- einschließlich objektorientierte Programmierung
      - Grundlegende Kenntnisse oder starkes Interesse in molekularer Biologie und Anwendungen in der Bioinformatik

    • 19405702 Übung
      Übung zu Machine Learning in Bioinformatics (Philipp Florian Benner, Hugues Richard)
      Zeit: Mi 08:00-10:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    • 19406001 Vorlesung
      Bioinformatik für Biochemiestudierende (Helene Kretzmer)
      Zeit: Do 08:00-10:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: Die Veranstaltung findet am MPI (Ihnestr. 63-73) im Seminarraum 2 statt. Ausnahme: 30.5.24 Arnimallee 3/SR 119

      Kommentar

      Das Ziel dieses Kurses ist es wichtige Konzepte, Algorithmen, und Werkzeuge der Bioinformatik vorzustellen. Ein Fokus ist dabei das praktische Arbeiten mit Programmen die die Analyse von biologischen Daten ermöglichen. Für einige wichtige Algorithmen wie den Needleman-Wunsch-Algorithmus werden wir die Funktionsweise auch genauer analysieren. Des Weiteren, werden wir mit verschieden biologische Datenbanken arbeiten, um die Teilnehmer mit deren Funktionalität vertraut zu machen. Die behandelten Themen im Kurs beinhalten Sequenzalignment, Phylogenetische Bäume, Gene Ontology, Analyse von Genexpression Daten, Clusteranalyse, Proteinstrukturvorhersage.
    • 19406002 Übung
      Übung Bioinformatik für Biochemie (Helene Kretzmer)
      Zeit: Mo 16:00-18:00, Mi 08:00-10:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      In der Übung werden die Vorlesungsinhalte aus der Vorlesung 21609a vertieft.
    • 19406213 Praxisseminar
      SARS-CoV-2 Bioinformatics & Data Science (Max von Kleist, Martin Hölzer)
      Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 23.09.2024)
      Ort: A6/017 Frontalunterrichtsraum (Bioinf) (Arnimallee 6)

      Kommentar

      S. englische Seite
    • 19406411 Seminar
      Journal Club: Public Health Data Science (Max von Kleist)
      Zeit: online, nach Vereinbarung
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      In diesem Seminar werden aktuelle Forschungsarbeiten im Bereich der datengetriebenen public health Forschung, sowie die Fortschrittsberichte der PhD-Student*inn*en und Post-Docs vorgestellt. Master-Student*inn*en stellen entweder einen ihnen zugewiesenen Zeitschriftenartikel oder ihre Masterarbeit vor oder sie berichten über ihr Forschungspraktikum. Credits werden nur für die Präsentation von Artikeln vergeben.
    • 19406611 Seminar
      Journal Club: Biomedical Data Science (Katharina Jahn)
      Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.04.2024)
      Ort: A3/SR 115 (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      In this seminar, we study current research publications in biomedical data science. Master students either present a research article, or their master thesis, or they present about their research internship. Credit points can only be earned for the presentation of research articles.
    • 60100101 Vorlesung
      Statistik für Biowissenschaften II (Konrad Neumann, Regina Stegherr)
      Zeit: Di 16:00-18:00, Do 16:00-18:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A3/Hs 001 Hörsaal (Arnimallee 3-5)

      Kommentar

      In der Vorlesung werden die grundlegenden Methoden aus der Vorlesung „Statistik für Biowissenschaften I“ erweitert und vertieft. Weiterhin wird er starker Fokus auf die Anwendung der besprochenen statistischen Verfahren und Methoden gelegt. Nach einer kurzen orientierenden Einführung, die die Grundlagen aus "Statistik für Biowissenschaften I" und somit die beschreibende und schließende Statistik wiederholt, werden folgende Themenbereiche ausführlicher behandelt:

      1. PCA/Cluster/Klassifizierung
      2. Faktoranalyse
      3. Missing Values
      4. Einführung: Nichtparametrik, Ausreißer
      5. Multiples Testen /Posthoc-Tests
      6. Regression - Diagnostische Studien mit der Vertiefung logistische Regression & ROC
      7. Regression - Überlebenszeitanalyse
      8. Regression - Variablenselektion
      9. Regression - Varianzanalyse (mit Messwiederholung)
      10. Regression - Gemischte Modelle

      Zu allen Themen werden wöchentlich Übungsaufgaben, viele mit Bezug zu den Lebenswissenschaften, gestellt. Die Aufgaben werden gemischt handschriftlich und mit der Statistiksoftware R bearbeitet (Bezug über http://www.r-project.org/). Ein grundlegendes Verständnis von R Programmierung wird vorausgesetzt.
    • 60100102 Übung
      Übung zu Statistik für Biowissenschaften II (Konrad Neumann, Regina Stegherr)
      Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: A7/SR 031 (Arnimallee 7)
    • 60100201 Vorlesung
      Medizinische Physiologie (Mathias Steinach)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      Inhalte:

      Zelluläre Grundlagen, Muskel, Herz, Kreislauf, Atmung, Wärmehaushalt, Nierenfunktion, Energie/Leistung

      Weitere Informationen und Veranstaltungszeiten:

      https://physiologie-ccm.charite.de/studium_lehre_am_institut/bioinformatik/

       
    • 60100211 Seminar
      Seminar zu Medizinische Physiologie (Mathias Steinach)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      https://physiologie-ccm.charite.de/studium_lehre_am_institut/bioinformatik/
    • 60100230 Praktikum
      Praktikum zu Medizinische Physiologie (Mathias Steinach)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      https://physiologie-ccm.charite.de/studium_lehre_am_institut/bioinformatik/
    • 60100613 Praxisseminar
      Aktuelle zellphysiologische Fragestellungen (Dorothee Günzel)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Bitte Laborkittel mitbringen, wenn vorhanden!

      Kommentar

      Bockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit, Termin: tba (zwei Wochen, ganztägig)

      Ort: Charité Campus Benjamin Franklin (Steglitz, Hindenburgdamm 30), Institut für Klinische Physiologie

      Informationen zur Veranstaltung: http://klinphys.charite.de/bioinfo/

      oder bei Dorothee Günzel

      Im Rahmen dieses Kurses werden durch Homologie-Modelling Protein-Strukturmodelle erstellt und Hypothesen aufgestellt, welche Aminosäuren für die Struktur von herausragender Bedeutung sein sollten. Diese Hypothesen werden anhand von molekularbiologischen Arbeiten überprüft (z.B. ortsgerichtete Mutagenese mittels two-step PCR o.ä.). Die Konstrukte werden in Expressionsvektoren kloniert, in Bakterien transformiert und vermehrt, extrahiert, sequenziert und in der Zellkultur überexprimiert.

      Diese Zellen werden u.a. im konfokalen Laserscanning-Mikroskop analysiert und die Ergebnisse in Hinblick auf die ursprüngliche Hypothese interpretiert.

      Der experimentelle Teil wird von Seminaren zum theoretischen Hintergrund und zu den verwendeten Methoden flankiert.

      Das genaue Kursprogramm hängt von den laufenden Forschungsaktivitäten des Institut ab und ist eng in laufende Projekte eingebunden.

      Literaturhinweise

      Milatz S, Piontek J, Hempel C, Meoli L, Grohe C, Fromm A, Lee IM, El-Athman R, Günzel D (2017) Tight junction strand formation by claudin-10 isoforms and claudin-10a/-10b chimeras. Ann. N.Y. Acad. Sci. 1405: 102-115 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28633196)

      Piontek J, Winkler L, Wolburg H, Müller SL, Zuleger N, Piehl C, Wiesner B, Krause G, Blasig IE (2008) Formation of tight junction: determinants of homophilic interaction between classic claudins. FASEB J. 22: 146-158 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17761522)

       
    • 60101901 Vorlesung
      Fortgeschrittene Biometrische Methoden (Frank Konietschke)
      Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Siehe englische Beschreibung.
    • 60101902 Übung
      Übung zu Fortgeschrittene Biometrische Methoden (Frank Konietschke)
      Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 17.04.2024)
      Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
    • 60102701 Vorlesung
      Complex Data Analysis in Physiology (Dorothee Günzel, Mathias Steinach)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Kommentar

      Gemeinsame Veranstaltung des Instituts für Klinische Physiologie und des Instituts für Physiologie der Charité.

      Theoretische und praktische Aspekte der Daten-Akquise, real-time Daten-Verarbeitung und automatisierte Mustererkennung in der Biomedizin. Es werden vertieft Themen aus folgenden Gebieten behandelt:

      • Datenerfassung und Prozessierung von Bilddateien in Forschung und Klinik (z. B. Live Cell Imaging, Super-Resolution-Mikroskopie, bildgebende Verfahren in der Medizin)
      • Elektrophysiologische Verfahren (z. B. Impedanzspektroskopie, Microarrays, EEG, EKG)
      • Verfahren und Anwendung automatisierter Mustererkennung (z. B. automatisierte Tumorerkennung, real-time Analyse biologischer Signale im Brain-Computer Interface oder in Retinaimplantaten, Vorhersage von individuellen Arrhythmierisiken)

      Der Kurs ist zeitlich geteilt: die ersten sieben Termine im Semester finden am Institut für Physiologie statt, die zweiten sieben Termine am Instituts für Klinische Physiologie.

      Weitere Informationen zur Veranstaltung: http://klinphys.charite.de/bioinfo/ oder bei Dorothee Günzel
    • 60102702 Übung
      Übung zu Complex Data Analysis in Physiology (Dorothee Günzel, Mathias Steinach)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe
    • 60102811 Seminar
      Seminar zu Projektmanagement im Softwarebereich (AI for Health) (Roland Eils)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe
    • 60102813 Praxisseminar
      Projektmanagement im Softwarebereich (AI for Health) (Roland Eils)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Die Plätze wurden bereits im Februar vergeben.

      Kommentar

      Informationen zum Softwarepraktikum befinden sich auf der Homepage des Studiengangsgangs Bioinformatik.
    • 60102911 Seminar
      Seminar zu Projektmanagement im Softwarebereich (Bioinformatische Aufklärung monogener Krankheiten) (Dominik Seelow)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe
    • 60102913 Praxisseminar
      Projektmanagement im Softwarebereich (Bioinformatische Aufklärung monogener Krankheiten) (Dominik Seelow)
      Zeit: -
      Ort: keine Angabe

      Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen

      Die Plätze wurden bereits im Februar vergeben.

      Kommentar

      Informationen zum Softwarepraktikum befinden sich auf der Homepage des Studiengangs Bioinformatik.
    • 60103311 Seminar Abgesagt
      Spatial Sequencing Analysis (Journal Club) (Christian Conrad)
      Zeit: Fr 10:00-12:00 (Erster Termin: 19.04.2024)
      Ort: A6/SR 009 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      See English version
    • 60103407 Integrierte Veranstaltung
      Ethics and Policy Questions (Ulrike Grittner)
      Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 16.04.2024)
      Ort: A6/SR 031 Seminarraum (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Basic scientific and philosophical concepts are conveyed for dealing with bioethical issues. Topics are dealt with such as big data and health, fertilization, embryo adoption, three-parent babies, reproductive and therapeutic cloning, genetic diagnosis, alterations to plant, animal and human genomes, human-animal beasts, brain death and organ donation, vaccination as a duty. The participants learn to make well-founded judgments on relevant bioethical issues.
    • 60103513 Praxisseminar
      Computer vision for biomedical images (Sören Lukassen)
      Zeit: Do 14:00-18:00 (Erster Termin: 18.04.2024)
      Ort: A6/017 Frontalunterrichtsraum (Bioinf) (Arnimallee 6)

      Kommentar

      Imaging techniques have become an integral component of both biomedical research and clinical practice. At the same time, automated image analysis has experienced significant progress, driving technologies ranging from image search to autonomous vehicles. This automation is increasingly applied to biomedical images. However, adapting computer vision algorithms for biomedical images introduces unique challenges due to their distinct properties uncommon in other imaging datasets.

      In this course, you will explore the prevalent imaging modalities within biomedicine, including CT scans, MRI, ultrasound, and whole-slide microscopy images. We will investigate the common data formats for these images, understanding what distinguishes them from typical jpeg or png files, and how these distinctions can facilitate their efficient analysis. After an introduction to basic computer vision algorithms, we will trace the evolution of classification and segmentation models in this domain over the last decade, starting with convolutional neural networks and culminating with cutting-edge architectures such as vision transformers. Through practical exercises, you will apply your knowledge to a dataset of histology slide images from cancer patients, aiming to predict the tumor's stage and location. Additionally, we will investigate how your models arrive at their predictions, identifying the data patterns they consider informative and connecting these insights to the pathophysiological alterations within tumor tissues.

      Our models will be built using the pytorch package in Python. While familiarity with coding neural networks is not a prerequisite, prior experience in general Python programming is expected.

      By the conclusion of this course, you will be equipped to develop segmentation and classification models for biomedical images, recognize common pitfalls and artifacts, explain how your models arrive at their predictions, and effectively communicate your findings.