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Topological Data Analysis Seminar (TopoSem)5 ECTS (englische Bezeichnung: Topological Data Analysis Seminar)
Modulverantwortliche/r: Richard Lenz, Luciano Melodia Lehrende:
Luciano Melodia
Startsemester: |
WS 2020/2021 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
unregelmäßig |
Präsenzzeit: |
30 Std. | Eigenstudium: |
120 Std. | Sprache: |
Deutsch oder Englisch |
Lehrveranstaltungen:
Aktueller Hinweis:
Diese Veranstaltung findet dieses Semester online statt.
Weitere Informationen finden Sie im zugehörigen StudOn-Kurs.
Informations regarding online courses are provided via StudOn.
Inhalt:
- Grundbegriffe der Topologie
Simplizialkomplexe
Simplizialhomologie
Persistente Homologie
Stabilitätstheorem
Lernziele und Kompetenzen:
- Verständnis für die Grundbegriffe der Topologie
Verständnis für Simplizialhomologie
Lesen von Persistenzdiagrammen
Nutzung von Persistenzdiagrammen für Datenanalytik
Statistiken auf Persistenzdiagrammen
Literatur:
Ein von uns verfasster Beitrag zum aktuellen Stand der Literatur im Themenfeld topologische Datenanalyse,
insbesondere zur persistenten Homologie, ist online abrufbar:
https://gist.github.com/karhunenloeve/bd85b3527e339ab9d9b4e83aa5e189d5
Weitere Informationen:
Schlüsselwörter: Persistent Homology, Simplicial Homology
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Informatik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Gesamtkonto | Hauptseminar, Projekt, Masterarbeit | Hauptseminar | Topological Data Analysis Seminar)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Topological Data Analysis Seminar (Prüfungsnummer: 31391)
(englischer Titel: Topological data analysis seminar)
- Prüfungsleistung, Seminarleistung, benotet, 5 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Die Bewertung der Prüfungsleistung setzt sich zusammen aus der Seminarausarbeitung und dem Vortrag
- Prüfungssprache: Deutsch oder Englisch
- Erstablegung: WS 2020/2021, 1. Wdh.: SS 2021
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