phy735 Wahlpflicht Neurophysik und -technologie (Vollständige Modulbeschreibung)

phy735 Wahlpflicht Neurophysik und -technologie (Vollständige Modulbeschreibung)

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Modulbezeichnung Wahlpflicht Neurophysik und -technologie
Modulkürzel phy735
Kreditpunkte 6,0 KP
Verantwortliche Einrichtung Institut für Physik
Zuständige Personen
Modulverantwortung:
Mathias Dietz
Prüfungsberechtigt:
Jörn Anemüller, Mathias Dietz, Simon Doclo, Volker Hohmann, Birger Kollmeier, Bernd Meyer, Stefan Uppenkamp
Teilnahmevoraussetzungen
Bachelor Physik, Technik und Medizin oder entsprechend
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Lernergebnisse/Kompetenzen
Die Studierenden kennen nichtinvasive und invasive Forschungsmethoden und -gegenstände des Exzellenzclusters Hearing4all im biomedizinischen, neurophysiologischen und neuropsychologischen Bereich und können sie anwenden.
Modulinhalte

Auswahl von Veranstaltungen im Umfang von insgesamt 6 KP, Beipiele:

·         Bildgebende Verfahren in der Medizin (VL, 3 KP)

·         Seminar Neurophysik (SE, 3 KP) 

·         Biophysics of Sensory Reception, VL/SE (6 KP)

·         Computational Neuroscience – Statistical learning,· VL/Ü/SE (6KP)

·         Informationsverarbeitung und Kommunikation, VL/Ü (6 KP)

·         Introduction in Data Analysis with Python, VL, Ü (6 KP)

·         Angebote aus Studiengang Neurokognitive Psychologie (6 KP,·nach individueller Vereinbarung)

·         Angebot eaus HNO- und Neurophysiologie/Neurochirurgie (6 KP) (Aus Medizin-Studiengang,
          nach individueller Vereinbarung)
Literaturempfehlungen

Biophysics of Sensory Reception, see for example:

Kaupp (2010) Nat. Rev. Neurosc. 11:188-200

Palkar et al. (2015) Curr. Opinion Neurobiol. 34:14-19

Pan & Holt (2015) Curr. Opinion Neurobiol. 34:165-171

Lumpkin & Caterina (2007) Nature 445: 858-865

Lamb (2013) Progr. Retinal Eye Res. 36: 52e119; Progress in Retinal and Eye Research 20: 49-94

Baker et al. (2013) J. Exp. Biol. 216:2515-2522

Czech-Damal et al (2013) J. Comp. Physiol. 199:555-563

Hore & Mouritsen (2016) Ann. Rev. Biophys. 45: 299–344

Julius & Nathans (2012) Cold Spring Harbour Perspect Biol 2012;4:a005991

Introduction in Data Analysis with Python:

Mark Lutz, Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming (2013, 5th Edition), O'Reilly Media Inc. 1590 pages

Jess M. Kinder & Philip Nelson: A Student's Guide to Python for Physical Modeling (2015) Princeton University Press, 139 pages

David Beazly & Brian K. Jones, Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3 (2013, 3rd Edition) O'Reilly Media Inc.687 pages.

Wes McKinney, Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2013, 1st Edition) O'Reilly Media Inc. 447 pages
Zu erbringende Leistungen
Prüfungsart, -umfang, -dauer
Klausur (max 180 Min.) oder mündliche Prüfung (30 Min.) oder Referat (30 Min.)
Prüfungszeiten
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Sommersemester
Workload
Arbeitsaufwand gesamt Davon Präsenzzeit
180 h
Präsenzzeit: 56 Stunden Selbststudium: 124 Stunden
Lehrveranstaltungsform
Veranstaltungsart SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenzzeit
Vorlesung 2 WiSe 28 h
Seminar SoSe oder WiSe 0 h
Übung 2 WiSe 28 h
Zusätzliche Hinweise

Aufnahmekapazität:
unbegrenzt

Lehr-/Lernform:
Biophysics of Sensory Reception: Vorlesung: 2 SWS, Seminar: 2 SWS  Computational Neuroscience – Statistical learning: Vorlesung/Übung/Seminar: 4 SWS  Informationsverarbeitung und Kommunikation: Vorlesung: 2 SWS, Übungen: 2 SWS  Introduction in Data Analysis with Python: Vorlesung: 2 SWS, Übung: 2 SWS
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Physik, Technik und Medizin > Mastermodule
Modulart Wahlpflicht / Elective
Modullevel MM (Mastermodul / Master module)