263-4510-00L  Introduction to Topological Data Analysis

SemesterFrühjahrssemester 2024
DozierendeP. Schnider
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
263-4510-00 VIntroduction to Topological Data Analysis3 Std.
Do13:15-14:00CAB G 51 »
Fr12:15-14:00CAB G 61 »
P. Schnider
263-4510-00 UIntroduction to Topological Data Analysis2 Std.
Mi10:15-12:00CHN F 46 »
P. Schnider
263-4510-00 AIntroduction to Topological Data Analysis2 Std.P. Schnider

Katalogdaten

KurzbeschreibungTopological Data Analysis (TDA) is a relatively new subfield of computer sciences, which uses techniques from algebraic topology and computational geometry and topology to analyze and quantify the shape of data. This course will introduce the theoretical foundations of TDA.
LernzielThe goal is to make students familiar with the fundamental concepts, techniques and results in TDA. At the end of the course, students should be able to read and understand current research papers and have the necessary background knowledge to apply methods from TDA to other projects.
InhaltMathematical background (Topology, Simplicial complexes, Homology), Persistent Homology, Complexes on point clouds (Čech complexes, Vietoris-Rips complexes, Delaunay complexes, Witness complexes), the TDA pipeline, Reeb Graphs, Mapper
LiteraturMain reference:

Tamal K. Dey, Yusu Wang: Computational Topology for Data Analysis, 2021
https://www.cs.purdue.edu/homes/tamaldey/book/CTDAbook/CTDAbook.html


Other references:

Herbert Edelsbrunner, John Harer: Computational Topology: An Introduction, American Mathematical Society, 2010
https://bookstore.ams.org/mbk-69

Gunnar Carlsson, Mikael Vejdemo-Johansson: Topological Data Analysis with Applications, Cambridge University Press, 2021
Link

Robert Ghrist: Elementary Applied Topology, 2014
https://www2.math.upenn.edu/~ghrist/notes.html

Allen Hatcher: Algebraic Topology, Cambridge University Press, 2002
https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/AT/ATpage.html
Voraussetzungen / BesonderesThe course assumes knowledge of discrete mathematics, algorithms and data structures and linear algebra, as supplied in the first semesters of Bachelor Studies at ETH.
KompetenzenKompetenzen
Fachspezifische KompetenzenKonzepte und Theoriengeprüft
Verfahren und Technologiengeprüft
Methodenspezifische KompetenzenAnalytische Kompetenzengeprüft
Problemlösunggeprüft
Projektmanagementgefördert
Soziale KompetenzenKommunikationgeprüft
Kooperation und Teamarbeitgefördert
Selbstdarstellung und soziale Einflussnahmegefördert
Persönliche KompetenzenKreatives Denkengefördert

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte8 KP
PrüfendeP. Schnider
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodusmündlich 30 Minuten
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus60% final oral exam: 30 minutes oral exam with 30 minutes preparation time (no material allowed) plus two graded homework (20% each). The two mandatory graded homework (compulsory continuous performance assessments) will be released throughout the semester, at specific dates that will be announced. Each graded homework will have a deadline two weeks after the release.
The solutions must be typeset in LaTeX (or similar).
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
HauptlinkCourse Website
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
CAS in InformatikVertiefungsfächer und WahlfächerWInformation
Cyber Security MasterWahlfächerWInformation
Data Science MasterFachspezifische WahlfächerWInformation
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Informatik MasterWahlfächerWInformation
Informatik MasterErgänzung in Theoretical Computer ScienceWInformation
Mathematik BachelorAuswahl: Weitere Gebiete sowie einige Kurse der UZHWInformation
Mathematik MasterZählt im FS 2024 (!) für Mathematik MasterWInformation