Kurse durchsuchen

In this course, we will learn the basics of bioinformatic analysis of sequence data for microbiologists. 

What this course is NOT:

This is not a course in programming. We will not go beyond basic scripts in BASH and R.

What this course IS:

Throughout the course, you will learn how to extract meaningful information from sequence data that you have generated yourself or that is available on different repositories:

To do so you will learn how to use the command line, but also how to make use of tools available online.

You will learn how to:

analyze metabarcoding data
learn the basic statistical tools to interpret the data

construct a phylogenetic tree
assemble a bacterial genome obtained through various sequencing techniques and evaluate its quality
obtain bacterial genomes from metagenomes, evaluate their quality, and classify them taxonomically.
annotate bacterial genomes and reflect on their functionality,
analyze transcriptomic data

*** PLEASE NOTE THAT THE COURSE IS IN ENGLISH ***

In recent years Convex Analysis has become an important tool in image and data processing. This lecture introduces Convex Analysis and in particular optimization algorithms for solving convex variational problems.

The lecture will cover the following topics:

1. Convex sets
2. Convex functions and proximal mappings
3. Subdifferentials
4. Proximal algorithms
5. Monotone set-valued mappings
6. Conjugate functions
7. Duality theory
8. Primal-dual algorithms

Bitte tragen Sie sich bei Interesse, an Statik und elementare Festigkeitslehre im SoSe26 teilzunehmen, hier ein und geben dabei, wenn gefragt, Ihre E-Mail-Adresse der TU Berlin (und keine andere) an.

Anmeldeschluss hier ist Montag 13.4.2026 18:00 Uhr!

Veranstaltungstitel: Architektursoziologie (Vorlesung)

Modul: Geschichte und Soziologie der Architektur, SWP 1 (BA/MA Soziologie)

Modulnummer: 06371400 L 01

Dozierende Person: Prof. Dr. Martina Löw

Termine: Montags 18-20 Uhr

Leistung: 2 SWS, 3 LP

• Ereignisse, Wahrscheinlichkeitsräume, diskrete Zufallsvariablen, wichtige diskrete Verteilungen
• Bedingte Wahrscheinlichkeit, Bayes-Formel, Unabhängigkeit, gemeinsame Verteilung, bedingte Verteilung
• Erwartungswert, Varianz, Kovarianz, Korrelation
• Zufallsvariablen mit Dichten, wichtige Beispiele
• Gesetz der Großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz, Chebyshev-Ungleichung (überblicksartig, ohne Beweise)
• Parameterschätzung, Maximum Likelihood
• Markov-Ketten, stationäre Verteilungen

jIm Kurs "Differentialgleichungen für Ingenieurwissenschaften" versuchen wir, unter anderem die folgenden Fragen zu beantworten:

• Was sind Differentialgleichungen?
• Was ist der Unterschied zwischen einer gewöhnlichen und einer partiellen Differentialgleichung?
• Wie kann man einer Differentialgleichung ansehen, ob sie lösbar ist, ohne die Lösung auszurechnen?
• Welche Typen von Differentialgleichungen lassen sich mit welchen Methoden lösen?
• Welche Aussagen können wir über das Langzeitverhalten von Lösungen von Differentialgleichungen treffen?

Ideale Voraussetzungen für eine Teilnahme am Kurs sind gute Kenntnisse der Analysis I und II für Ingenieurwissenschaften und der Linearen Algebra für Ingenieurwissenschaften.

In unserem Kurs wird es um die Differential- und Integralrechnung für Funktionen mehrerer Veränderlicher gehen. Am Anfang schauen wir uns einige Eigenschaften von Mengen an, die später Definitionsbereiche von Funktionen sein werden. Weiter geht es gleich danach mit Stetigkeit und Differenzierbarkeit. In der zweiten Hälfte behandeln wir unterschiedliche Typen von Integralen und lernen Verallgemeinerungen der Substitutionsregel, der Regel der partiellen Integration und des Hauptsatzes der Differential- und Integralrechnung kennen.

Das Programm der Soziologie ist: das Soziale zu verstehen und zu erklären. Dabei zeichnet sie sich durch eine Vielfalt theoretischer Ansätze, empirischer Gegenstände und konzeptioneller Zielsetzungen aus. Die Reihe »10 Minuten Soziologie« sieht diese Heterogenität als Stärke. So wie es für die Betrachtung der modernen Gesellschaft keinen »Archimedischen Punkt« (Luhmann) gibt – also keine Beobachtungsper-spektive, von der aus das Soziale ›von außen‹ oder ›objektiv‹ ultimativ beobachtbar wäre –, trägt auch die Disziplin diesem Umstand der modernen Gesellschaft als einer Welt ohne letzte Wahrheit Rechnung. Sie kehrt sich weder von der Welt ab, noch proklamiert sie in einem kontrafaktischen Duktus absolute Wahr-heiten. Stattdessen bietet die Soziologie Beobachtungsmöglichkeiten an, die es erlauben: zu erklären und zu verstehen. Der soziologische Blick sensibilisiert dabei für ein Auch-anderes-mögliches-Sein sozialer Tatsachen.

Die Beiträge eines Bandes der Reihe »10 Minuten Soziologie« nähern sich dem jeweiligen Gegenstand begrifflich aus unterschiedlichen Perspektiven und wenden das gewonnene Verständnis jeweils auf einen spezifischen Fall an. Im Mittelpunkt steht dabei die analytische Denkbewegung, also: ein theoretisches Konzept auf einen empirischen Gegenstand zu beziehen und diesen damit neu zu verstehen und zu erklä-ren. Die Reihe wird herausgegeben von Anna Henkel (https://www.transcript-verlag.de/reihen/soziologie/10-minuten-soziologie/?f=12320&p=1).

Im Mittelpunkt dieses Seminars steht das Thema »Konsum«. Nachdem im Sommersemester 2025 die gleichnamige Vorlesung an der Universität Passau stattfand, wurden im Wintersemester 2025/26 die Kurzvorträge schriftlich ausgearbeitet, um sie im Laufe des Sommersemesters 2026 druckfertig zu ma-chen. Der Band »10 Minuten Soziologie: Konsum« erscheint im Herbst 2026 in der Reihe »10 Minuten Soziologie« bei transcript in Bielefeld.
Im Seminar werden die einzelnen Beiträge für dieses Buch Kapitel nach Kapitel diskutiert, nebst Zusatzliteratur. Die Art der Leistungsnachweise wird zu Beginn des Seminars erörtert.

Generative models with neural network approximations have shown impressive
results in many applications, in particular in inverse problems and data assimilation.
First developments in this direction were
generative adversarial networks by Goodfellow et al. in 2014
and variational autoencoders by Kingma and Welling in 2013.
Recently, flow based models as normalizing flows, score based diffusion models and flow matching
have attained great interest and provide state-of-the art results.

In the seminar we will mainly focus on flow matching techniques,
but will start with a dynamic view onto optimal transport which is closely related to the topic.