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#41168 / #1

Seit SoSe 2024

English

Data Science for Cognitive Neuroscience
Data Science für Kognitive Neurowissenschaften

6

Deniz, Fatma

Benotet

Mündliche Prüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34353100 FG Sprache und Kommunikation in biologischen und künstlichen Systemen

Keine Angabe

Kontakt


MAR 6-4

Keine Angabe

a.dsa@tu-berlin.de

Lernergebnisse

- Understanding of experiments and data used in cognitive neuroscience research. - First hand experience with real brain recorded data, eg. EEG and fMRI. - Identifying and retrieving relevant information from brain data and interpreting them using data analysis techniques. - Learn how to develop and test a hypothesis.

Lehrinhalte

The human brain is an intricate and complex information processing system, giving rise to an exciting interdisciplinary field of research. Understanding how it works is a challenging scientific quest. In recent decades, new brain imaging techniques have allowed us to "see" the brain in action, leading to the growth of cognitive neuroscience. Cognitive neuroscience explores the neural mechanisms that underlie a wide range of cognitive functions, linking brain activity to the tasks it performs. This field fosters exciting collaborations with psychology, biology, physics, and computer science, offering a comprehensive approach to understanding the brain. If you are intrigued by the inner workings of the brain and eager to employ cutting-edge brain imaging and data analysis tools for it’s exploration, this course is tailored for you! During this course, you will acquire proficiency in utilizing Python programming for comprehending, manipulating, and exploring human brain recordings (such as ECoG, EEG, MEG, and fMRI). You will also learn how to create and test hypotheses about how the brain processes information using real data. Additionally, you will learn invaluable analysis techniques to make sense of brain recording data. This course provides hands-on experience in the data analysis of brain data, enabling you to gain a deep insight into the experiments and data employed in the cognitive neuroscience field. Furthermore, the data analysis techniques and investigative approaches you learn will be readily transferable to research in other disciplines.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Data Science for Cognitive NeuroscienceIVWiSe/SoSeen4

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Data Science for Cognitive Neuroscience (IV):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.04.0h60.0h
Pre/post processing15.08.0h120.0h
180.0h(~6 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Main lecture, tutorial, and homework assignments. During the lecture, the foundational concepts are introduced. Students receive programming and homework assignments. A pre-requisite to take part in the final oral exam is successful participation in the programming and homework assignments.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Python programming

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »[CoCo] Data Science for Cognitive Neuroscience: Successful completion of assignments«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Oral exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

20 min

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20.

Anmeldeformalitäten

All interested students should register via E-Mail/ISIS and have to attend the first lecture to activate the registration.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Computational and Inferential Thinking: The Foundations of Data Science (https://inferentialthinking.com/chapters/intro.html)

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Informatik (B. Sc.)13SoSe 2024SoSe 2025
Medieninformatik (B. Sc.)13SoSe 2024SoSe 2025
Technische Informatik (B. Sc.)13SoSe 2024SoSe 2025
Wirtschaftsinformatik (B. Sc.)26SoSe 2024SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe