Topological Data Analysis Seminar (TopoSem)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Topological Data Analysis Seminar)

Lectures:

• 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.

  • Topologische Datenanalyse
    (Seminar, 2 SWS, Anwesenheitspflicht, Luciano Melodia, Thu, 14:00 - 16:00, Zoom-Meeting; Preliminary meeting: 5.11.2020, 14:00 - 16:00 Uhr)

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:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:

1. 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

1. Prüfer:

Richard Lenz