Vorlesung Robust Data Science With Biomedical Applications
Die Master Vorlesung Robust Data Science With Biomedical Applications startet am 30. Oktober.
09.10.2023 von mm
Die Vorlesung behandelt sowohl die Grundlagen, als auch neuste Entwicklungen im Bereich Robust Data Science. Im Gegensatz zum klassischen statistischen Lernen und der klassischen Signalverarbeitung, die stark auf der Normalverteilung (Gaußverteilung) beruhen, können robuste Methoden mit impulsivem Rauschen, Ausreißern und Artefakten umgehen, die häufig in biomedizinischen Anwendungen auftreten.
Die Vorlesungen über Robust Data Science und biomedizinische Anwendungen finden im Wechsel statt. Die Übungen wiederholen die Theorie und wenden Methoden des robusten maschinellen Lernens und der Signalverarbeitung auf Echtdaten an. Software Toolboxen in Python, Matlab und R, welche die behandelten Methoden implementieren, stehen den Studierenden zur Verfügung.
Methoden beinhalten u.a.:
- Grundlagen des robusten statistischen Lernens
- Robuste Regressionsmodelle
- Robustes Clustering und Klassifizierung
- Robuste Zeitreihen und Spektralanalyse
- Hochdimensionale robuste Data Science
Anwendungen beinhalten u.a.:
- Wearable und radarbasierte Erfassung von Vitaldaten
- Elektrokardiogramm (EKG) und Photoplethysmogramm (PPG)
- Auswahl von Biomarkern
- Augenforschung
- Genomik
- Intrakranieller Druck (ICP)
Weitere Informationen: Moodle-Kurs
