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Computational Biology and Bioinformatics Master Information
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Master-Studium (Studienreglement 2011)
Vertiefungsfächer und Methoden der Informatik
Methoden der Informatik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
252-0057-00LTheoretische Informatik Information
Hinweis: Studierende, die das Fach 252-0065-00L Theoretische Informatik (8 KP) bereits abgeschlossen haben, können die LE 252-0057-00L Theoretische Informatik (7 KP) nicht anrechnen lassen.
W7 KP4V + 2UJ. Hromkovic
KurzbeschreibungKonzepte zur Beantwortung grundlegender Fragen wie: a) Was ist völlig automatisiert machbar (algorithmisch lösbar) b) Wie kann man die Schwierigkeit von Aufgaben (Problemen) messen? c) Was ist Zufall und wie kann er nützlich sein? d) Was ist Nichtdeterminisus und welche Rolle spielt er in der Informatik? e) Wie kann man unendliche Objekte durch Automaten und Grammatiken endlich darstellen?
LernzielVermittlung der grundlegenden Konzepte der Informatik in ihrer geschichtlichen Entwicklung
InhaltDie Veranstaltung ist eine Einführung in die Theoretische Informatik, die die grundlegenden Konzepte und Methoden der Informatik in ihrem geschichtlichen Zusammenhang vorstellt. Wir präsentieren Informatik als eine interdisziplinäre Wissenschaft, die auf einer Seite die Grenzen zwischen Möglichem und Unmöglichem und die quantitativen Gesetze der Informationsverarbeitung erforscht und auf der anderen Seite Systeme entwirft, analysiert, verifiziert und implementiert.

Die Hauptthemen der Vorlesung sind:

- Alphabete, Wörter, Sprachen, Messung der Informationsgehalte von Wörtern, Darstellung von algorithmischen Aufgaben
- endliche Automaten, reguläre und kontextfreie Grammatiken
- Turingmaschinen und Berechenbarkeit
- Komplexitätstheorie und NP-Vollständigkeit
- Algorithmenentwurf für schwere Probleme
SkriptDie Vorlesung ist detailliert durch das Lehrbuch "Theoretische Informatik" bedeckt.
LiteraturBasisliteratur:
1. J. Hromkovic: Theoretische Informatik. 5. Auflage, Springer Vieweg 2014.

2. J. Hromkovic: Theoretical Computer Science. Springer 2004.

Weiterführende Literatur:
3. M. Sipser: Introduction to the Theory of Computation, PWS Publ. Comp.1997
4. J.E. Hopcroft, R. Motwani, J.D. Ullman: Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie.
Pearson 2002.
5. I. Wegener: Theoretische Informatik. Teubner
Weitere Übungen und Beispiele:
6. A. Asteroth, Ch. Baier: Theoretische Informatik
Voraussetzungen / BesonderesWährend des Semesters werden zwei freiwillige Probeklausuren gestellt.
252-0535-00LMachine Learning Information W8 KP3V + 2U + 2AJ. M. Buhmann
KurzbeschreibungMachine learning algorithms provide analytical methods to search data sets for characteristic patterns. Typical tasks include the classification of data, function fitting and clustering, with applications in image and speech analysis, bioinformatics and exploratory data analysis. This course is accompanied by practical machine learning projects.
LernzielStudents will be familiarized with the most important concepts and algorithms for supervised and unsupervised learning; reinforce the statistics knowledge which is indispensible to solve modeling problems under uncertainty. Key concepts are the generalization ability of algorithms and systematic approaches to modeling and regularization. A machine learning project will provide an opportunity to test the machine learning algorithms on real world data.
InhaltThe theory of fundamental machine learning concepts is presented in the lecture, and illustrated with relevant applications. Students can deepen their understanding by solving both pen-and-paper and programming exercises, where they implement and apply famous algorithms to real-world data.

Topics covered in the lecture include:

- Bayesian theory of optimal decisions
- Maximum likelihood and Bayesian parameter inference
- Classification with discriminant functions: Perceptrons, Fisher's LDA and support vector machines (SVM)
- Ensemble methods: Bagging and Boosting
- Regression: least squares, ridge and LASSO penalization, non-linear regression and the bias-variance trade-off
- Non parametric density estimation: Parzen windows, nearest nieghbour
- Dimension reduction: principal component analysis (PCA) and beyond
SkriptNo lecture notes, but slides will be made available on the course webpage.
LiteraturC. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer 2007.

R. Duda, P. Hart, and D. Stork. Pattern Classification. John Wiley &
Sons, second edition, 2001.

T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman. The Elements of Statistical
Learning: Data Mining, Inference and Prediction. Springer, 2001.

L. Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical
Inference. Springer, 2004.
Voraussetzungen / BesonderesThe course requires solid basic knowledge in analysis, statistics and numerical methods for CSE as well as practical programming experience for solving assignments.
Students should at least have followed one previous course offered by the Machine Learning Institute (e.g., CIL or LIS) or an equivalent course offered by another institution.
401-0663-00LNumerical Methods for CSE Information W7 KP4V + 2UR. Alaifari
KurzbeschreibungThe course gives an introduction into fundamental techniques and algorithms of numerical mathematics which play a central role in numerical simulations in science and technology. The course focuses on fundamental ideas and algorithmic aspects of numerical methods. The exercises involve actual implementation of numerical methods in C++.
Lernziel* Knowledge of the fundamental algorithms in numerical mathematics
* Knowledge of the essential terms in numerical mathematics and the
techniques used for the analysis of numerical algorithms
* Ability to choose the appropriate numerical method for concrete problems
* Ability to interpret numerical results
* Ability to implement numerical algorithms afficiently
Inhalt1. Direct Methods for linear systems of equations
2. Least Squares Techniques
3. Data Interpolation and Fitting
4. Filtering Algorithms
8. Approximation of Functions
9. Numerical Quadrature
10. Iterative Methods for non-linear systems of equations
11. Single Step Methods for ODEs
12. Stiff Integrators
SkriptLecture materials (PDF documents and codes) will be made available to the participants through the course web page:
https://metaphor.ethz.ch/x/2017/hs/401-0663-00L/
LiteraturU. ASCHER AND C. GREIF, A First Course in Numerical Methods, SIAM, Philadelphia, 2011.

A. QUARTERONI, R. SACCO, AND F. SALERI, Numerical mathematics, vol. 37 of Texts in Applied Mathematics, Springer, New York, 2000.

W. Dahmen, A. Reusken "Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler", Springer 2006.

M. Hanke-Bourgeois "Grundlagen der Numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens", BG Teubner, 2002

P. Deuflhard and A. Hohmann, "Numerische Mathematik I", DeGruyter, 2002
Voraussetzungen / BesonderesThe course will be accompanied by programming exercises in C++ relying on the template library EIGEN. Familiarity with C++, object oriented and generic programming is an advantage. Participants of the course are expected to learn C++ by themselves.
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