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#40007 / #2

SS 2016 - WS 2016/17

Englisch

Project: Brain-Computer Interfacing
Projekt: Brain-Computer Interfacing

9

Blankertz, Benjamin

Benotet

Portfolioprüfung

Englisch

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34355200 FG S-Professur Neurotechnologie

Keine Angabe

Kontakt


MAR 4-3

Wagner vom Berg, Gabriel Leander

contact@neuro.tu-berlin.de

Lernergebnisse

Die Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls können - Fragestellungen aus dem Bereich der EEG-Analyse, die für Brain-Computer Interfacing relevant sind, selbstständig bearbeiten, - dazu notwendige Laborexperimente planen und durchführen, - die Daten auswerten und - ihre Ergebnisse interpretieren und wissenschaftlich präsentieren.

Lehrinhalte

In diesem Projekt werden die experimentellen Kompetenzen des Forschungsgebietes exemplarisch vermittelt. Darüberhinaus werden die theoretischen Fähigkeiten in Signalverarbeitung und Klassifikation praktisch an Hand selbst ausgenommener Daten umgesetzt und eingeübt. Bitte beachten: In diesem Projekt geht es um die praktischen Aspekte von Brain-Computer Interfaces. Der Hintergrund und die Techniken dieses Forschungsgebietes werden in der Vorlesung "Brain-Computer Interfacing" vermittelt.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Brain-Computer InterfacingPJ3435 L 504SoSeKeine Angabe6

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Brain-Computer Interfacing (PJ):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Ausarbeitung der Ergebnisse (Referat/schriftliche Ausarbeitung)1.040.0h40.0h
Experimente vorbereiten und durchführen (mit Betreuung; gruppenweise!)16.05.0h80.0h
Individual- und Gruppenarbeit (Datenanalyse)1.0100.0h100.0h
Individual- und Gruppenarbeit (Recherche, Konzepte)1.038.0h38.0h
Präsenzzeit (Plenumteile)6.02.0h12.0h
270.0h(~9 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Keine Angabe

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Keine Angabe

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

Keine Angabe

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

NamePunkte/GewichtKategorieDauer/Umfang
(Deliverable assessment) Code for data analysis and stimulus presentation20Keine AngabeKeine Angabe
(Deliverable assessment) Presentation of results as a talk20Keine AngabeKeine Angabe
(Deliverable assessment) Written report20Keine AngabeKeine Angabe
(Learning process review) Practical laboratory work including protocols40Keine AngabeKeine Angabe

Notenschlüssel

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20.

Anmeldeformalitäten

Keine Angabe

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Blankertz B, Lemm S, Treder MS, Haufe S, Müller KR, Single-trial analysis and classification of ERP components - a tutorial Neuroimage, 56:814-825, 2011.
Blankertz B, Tomioka R, Lemm S, Kawanabe M, Müller KR, Optimizing Spatial Filters for Robust EEG Single-Trial Analysis IEEE Signal Process Mag, 25(1):41-56, 2008.
Wolpaw JR and Wolpaw LW (eds), Brain-Computer Interfaces - Principles and Practice, Oxford University Press 2012.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Keine Angabe

Sonstiges

Keine Angabe