Parameterinferenz für Stochastische und Deterministische Dynamische Biologische Prozesse

Worum geht's

Du lernst, deterministische und stochastische dynamische biologische Prozesse zu modellieren, zu simulieren und ihre Parameter aus Daten zu schätzen. Am Ende kannst du Modelle in MATLAB implementieren, Parameter mittels Maximum-Likelihood- und Bayes-Verfahren bestimmen und Unsicherheiten der Schätzungen quantifizieren.

Was du danach kannst

• Deterministische und stochastische biologische Prozesse modellieren und in MATLAB simulieren
• Eigenständig gängige Parameterbestimmungsprobleme für dynamische Systeme lösen
• Unsicherheiten von Parameterschätzungen mit verschiedenen Methoden analysieren
• Ergebnisse präsentieren und kritisch bewerten

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen (stochastische/deterministische Modelle, Wahrscheinlichkeit, Optimierung, Inferenz, Unsicherheitsanalyse)
• Übung/PraktikumEntwicklung mehrerer MATLAB-Programme zur Parameterschätzung
• Projektarbeit/Studentische PräsentationGruppenarbeit und Vorstellung aktueller Forschungsergebnisse; fördert Team- und Präsentationsfähigkeiten

Lehrmethode

• VorlesungEinführung in Modelle und Methoden
• ÜbungsmodulAnwendung und Implementierung der Konzepte in MATLAB
• Studentische Teilnahme/ProjektarbeitVertiefung durch Gruppenarbeit und Präsentationen