Moses - Models of Higher Brain Functions

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Modul / Version
#40078 / #1

Gültigkeit
SS 2015 - SS 2016

Verfügbare Sprache(n)
English

Titel des Moduls
Models of Higher Brain Functions

Leistungspunkte
12

Modulverantwortliche*r
Sprekeler, Henning

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Mündliche Prüfung

Lehrsprache(n)
English

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34352100 FG Modellierung kognitiver Prozesse

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 5-3

Ansprechpartner*in
Velenosi, Lisa Alexandria

E-Mail-Adresse
graduateprograms@bccn-berlin.de

Webseite

https://www.bccn-berlin.de/courses-and-modules.html#ui-id-11

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Lernergebnisse

Having completed this module, participants will know: - the basic concepts and most important topics in the Cognitive Neurosciences - the state-of-the-art models in these domains and their theoretical foundations. They will understand: - strengths and limitations of the different modeling approaches (e.g. bottom-up versus top-down) - the rationale behind models and their implementation - performance criteria and critical statistical tests. They will be able to: - modify models of cognitive processes - apply existing models to novel experimental paradigms, situations or data. The course is principally designed to convey: - technical knowledge: 40% - methodological competence: 40% - system design: 10% - soft skills and social competence: 10%

Lehrinhalte

Cognitive Neuroscience Lecture: - Auditory and visual system - natural image statistics and sensory processing - motor system - psychology and neuroscience of attention - memory systems - executive control - decision making - science of free will and consciousness Theoretical Lecture & Analytic Tutorial: - Data modeling and essential statistics - psychometric methods - signal detection theory - models of visual processing - models of visual attention - models of executive function Programming Tutorial: - Signal processing - sensory and cognitive modeling using Python.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Turnus	Sprache	SWS
Analytical Tutorial	TUT	SoSe	Keine Angabe	2
Cognitive Neuroscience	SEM	SoSe	Keine Angabe	2
Programming Tutorial	TUT	SoSe	Keine Angabe	2
Theoretical Lecture	VL	SoSe	Keine Angabe	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Analytical Tutorial (TUT):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	6.0h	90.0h
			120.0h(~4 LP)

Cognitive Neuroscience (SEM):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	2.0h	30.0h
			60.0h(~2 LP)

Programming Tutorial (TUT):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	6.0h	90.0h
			120.0h(~4 LP)

Theoretical Lecture (VL):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	2.0h	30.0h
			60.0h(~2 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 360.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 12 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

The lecture part consists of teaching in front of the class. Participants are expected to rehearse topics before class using the recommended literature. In preparation for the exercises and tutorials they use, in addition, their class notes. Homework assignments are given on a regular basis, and must be usually solved within one week. These assignments cover analytical & mathematical exercises (Analytical Tutorial) as well as numerical simulations & programming exercises (Programming Tutorial). Working in small groups of two to three students is encouraged. Homework assignments and their solutions are discussed during the tutorial. In addition, selected topics presented during the lecture are rehearsed by the tutor as needed.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

- mathematical knowledge: Some acquaintance with analysis, linear algebra, probability calculus and statistics - basic knowledge about neurobiology and cognitive psychology - basic programming skills, preferably some knowledge of Python - good command of the English language

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »Programming Tutorial: complete a sufficient number of the programming assignments«
Leistungsnachweis »Analytical Tutorial: gain at least 50% of the points in the homework assignments«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Oral exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

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

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Students must enroll per e-mail (to: graduateprograms@bccn-berlin.de) before the fourth (4th) lecture took place. Registration must include the following information: name, email, study program and university, matriculation number, module components to be taken. Students of the Master program in Computational Neuroscience have to register for the final oral exam at least three working days prior to the examination date. Registration has to be done with the examination office (Prüfungsamt) of TU Berlin. For students from other programs, other regulations may apply. Please consult the examination regulations (Prüfungsordnung) of your program.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Zusätzliche Informationen:

Literatur

Empfohlene Literatur
01. Duda, Hart, Stock, Pattern Classification, Wiley, 2000. (recommended)
02. Gazzangia. The Cognitive Neuroscience III. MIT Press, 2004. (recommended)
03. Goldstein. Sensation and Perception. Cengage Learning Services, 2003. (recommended)
04. Purves, Brannon, Cabeza, Heuttel, LaBar, Platt & Woldorff. Principles of Cognitive Neuroscience. Sinauer, 2008. (recommended)
05. Rolls & Deco. Computational Neuroscience of Vision. OUP, 2002. (recommended)
06. Wandell. Vision, Sinauer, 1995. (recommended)
07. Wickens. Elementary Signal Detection Theory. OUP, 2002. (recommended)
08. Green & Swets. Signal Detection Theory and Psychophysics. Peninsula Publishing, 1988. (additional)
09. Hartman, Signals, Sound and Sensation. Springer, 1998. (additional)

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe