neu250 - Computational Neuroscience - Statistical Learning

neu250 - Computational Neuroscience - Statistical Learning

Department für Neurowissenschaften 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Sommersemester 2020 Prüfungsleistung
Vorlesung
  • Kein Zugang 6.03.250 - Computational Neuroscience - Statistical Learning Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jutta Kretzberg
    • Prof. Dr. Jochem Rieger
    • Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller

    Termine am Dienstag, 14.04.2020 - Freitag, 17.04.2020, Dienstag, 21.04.2020 - Freitag, 24.04.2020, Dienstag, 28.04.2020 - Donnerstag, 30.04.2020 09:00 - 16:00
    Content of the module: The topics - Statistical learning in neuroscience - Statistical learning for the analysis of neuronal population activity will be introduced in lectures, discussed in depth using selected literature in the seminar and consolidated in computer-based hands-on exercises _____ Inhalt der Veranstaltung: Die Themen - Statistisches Lernen in den Neurowissenschaften - Statistisches Lernen für die Auswertung neuronaler Populations-Daten werden in der Vorlesung eingeführt, durch passende Literatur im Seminar vertieft und in Übungsaufgaben am Computer praktisch umgesetzt.

Übung
  • Kein Zugang 6.03.250 - Computational Neuroscience - Statistical Learning Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jutta Kretzberg
    • Prof. Dr. Jochem Rieger
    • Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller

    Termine am Dienstag, 14.04.2020 - Freitag, 17.04.2020, Dienstag, 21.04.2020 - Freitag, 24.04.2020, Dienstag, 28.04.2020 - Donnerstag, 30.04.2020 09:00 - 16:00
    Content of the module: The topics - Statistical learning in neuroscience - Statistical learning for the analysis of neuronal population activity will be introduced in lectures, discussed in depth using selected literature in the seminar and consolidated in computer-based hands-on exercises _____ Inhalt der Veranstaltung: Die Themen - Statistisches Lernen in den Neurowissenschaften - Statistisches Lernen für die Auswertung neuronaler Populations-Daten werden in der Vorlesung eingeführt, durch passende Literatur im Seminar vertieft und in Übungsaufgaben am Computer praktisch umgesetzt.

Seminar
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    • Prof. Dr. Jutta Kretzberg
    • Prof. Dr. Jochem Rieger
    • Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller

    Termine am Dienstag, 14.04.2020 - Freitag, 17.04.2020, Dienstag, 21.04.2020 - Freitag, 24.04.2020, Dienstag, 28.04.2020 - Donnerstag, 30.04.2020 09:00 - 16:00
    Content of the module: The topics - Statistical learning in neuroscience - Statistical learning for the analysis of neuronal population activity will be introduced in lectures, discussed in depth using selected literature in the seminar and consolidated in computer-based hands-on exercises _____ Inhalt der Veranstaltung: Die Themen - Statistisches Lernen in den Neurowissenschaften - Statistisches Lernen für die Auswertung neuronaler Populations-Daten werden in der Vorlesung eingeführt, durch passende Literatur im Seminar vertieft und in Übungsaufgaben am Computer praktisch umgesetzt.

Hinweise zum Modul
Teilnahmevoraussetzungen
attendance in pre-meeting
Hinweise

Course in the first half of the semester

Students without Matlab experience should take a Matlab course (e.g. neu710) first

Kapazität/Teilnehmerzahl 18 (
Recommended in combination with neu240 Computational Neuroscience - Introduction Shared course components with (cannot be credited twice): psy220 Human Computer Interaction
)
Prüfungszeiten
during the course
Prüfungsleistung Modul
Portfolio, consisting of daily short tests, programming exercises and short reports
Kompetenzziele
Upon successful completion of this course, students
  • have refined their programming skills (in Matlab) in order to efficiently analyze large-scale experimental data
  • are able to implement a processing chain of prefiltering, statistical analysis and results visualization
  • have acquired an understanding of the theoretical underpinnings of the most common statistical analysis methods and basic machine learning principles
  • have practised using existing toolbox functions for complex analysis tasks
  • know how to implement new analysis algorithms in software from a given mathematical formulation
  • can interpret analysis results in a neuroscientific context
  • have applied these techniques to both single channel and multi-channel neurophysiological data

++ Neurosci. knowlg.
+ Scient. literature
+ Social skills
++ Interdiscipl. knowlg.
++ Maths/Stats/Progr.
+ Data present./disc.
+ Scientific English

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