312.232 (23S) Bayesian Computing

Sommersemester 2023

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
07.03.2023 15:00 - 17:30 Z.0.19 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Bayesian Computing
LV-Art Vorlesung-Übung (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 3.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.5
Anmeldungen 7 (30 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 07.03.2023
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Students are able to comprehend and implement (advanced) computational tools in the context of Bayesian inference, in particular efficient sampling methods for (potentially) parameter-rich latent variable and state-space models used in state-of-the-art predictive modeling.

Lehrmethodik

Lectures, exercises, and case studies. In addition, students will be asked to work out a recent scientific paper in the context of Bayesian inference and present the contents in class.

Inhalt/e

Topics will partly be chosen on students' interests, e.g.:
- Basic Markov chain Monte Carlo (MCMC) techniques: recap and selected topics
- Mathematical aspects of MCMC
- Bayesian inference in high-dimensional models
- Recent advanced in MCMC and sequential Monte Carlo
- Contemporary methods for state space models
- Bayesian non-parametric statistics
- Modeling high-dimensional time series

Erwartete Vorkenntnisse

Solid understanding of the fundamentals in Bayesian Statistics

Literatur

tba

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

- Ongoing evaluation of exercises, case studies, and paper presentations
- Oral exam at the end of the semester: 27.06.2023

Additional exam dates in the following semester upon request  (Weitere Prüfungstermine im Folgesemester auf Anfrage)

Prüfungsinhalt/e

Course contents

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

- Quantity and quality of exercise problems and case studies tackled
- Clarity and quality of presentations
- Performance at oral exam

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Applied Analysis (Wahlfach)
      • Lehrveranstaltungen aus anderen Vertiefungsfächern ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 312.232 Bayesian Computing (3.0h VU / 4.5 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Applied Statistics (Wahlfach)
      • 5.7 Selected Topics in Statistics ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 312.232 Bayesian Computing (3.0h VU / 4.5 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Discrete Mathematics (Wahlfach)
      • Lehrveranstaltungen aus anderen Vertiefungsfächern ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 312.232 Bayesian Computing (3.0h VU / 4.5 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Applied Mathematics (Wahlfach)
      • Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 312.232 Bayesian Computing (3.0h VU / 4.5 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 22W.1)
    • Fach: Statistics and Probability (Wahlfach)
      • 6.1 Bayesian Computing ( 3.0h VU / 4.5 ECTS)
        • 312.232 Bayesian Computing (3.0h VU / 4.5 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet