227-0967-00L  Computational Neuroimaging Clinic

Lehrveranstaltungen

Katalogdaten

Kurzbeschreibung	This seminar teaches problem solving skills for computational neuroimaging (incl. associated computational analyses of behavioural data). It deals with a variety of real-life problems that are brought to this meeting from the neuroimaging community at Zurich, e.g., concerning mass-univariate and multivariate analyses of fMRI/EEG/OPM data, or generative models of fMRI/EEG/OPM, or behavioural data.
Lernziel	1. Consolidation of theoretical knowledge (obtained in one of the following courses: Methods & models for fMRI data analysis, Translational Neuromodeling, Computational Psychiatry) in a practical setting. 2. Acquisition of practical problem solving strategies for computational modeling of neuroimaging data.
Inhalt	This seminar teaches problem solving skills for computational neuroimaging (incl. associated computational analyses of behavioural data). It deals with a variety of real-life problems that are brought to this meeting from the neuroimaging community at Zurich, e.g., concerning mass-univariate and multivariate analyses of fMRI/EEG/OPM data, or generative models of fMRI/EEG/OPM or behavioural data.
Voraussetzungen / Besonderes	The participants are expected to be familiar with general principles of statistics and have successfully completed at least one of the following courses: Methods & models for fMRI data analysis, Translational Neuromodeling, Computational Psychiatry
Kompetenzen	Fachspezifische Kompetenzen Konzepte und Theorien geprüft Verfahren und Technologien geprüft Methodenspezifische Kompetenzen Analytische Kompetenzen geprüft Entscheidungsfindung gefördert Medien und digitale Technologien geprüft Problemlösung geprüft Projektmanagement geprüft Soziale Kompetenzen Kommunikation gefördert Kooperation und Teamarbeit gefördert Menschenführung und Verantwortung gefördert Persönliche Kompetenzen Anpassung und Flexibilität gefördert Kreatives Denken geprüft Kritisches Denken gefördert Integrität und Arbeitsethik gefördert Selbstbewusstsein und Selbstreflexion gefördert Selbststeuerung und Selbstmanagement gefördert

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte	3 KP
Prüfende	K. Stephan
Form	unbenotete Semesterleistung
Prüfungssprache	Englisch
Repetition	Repetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.
Zulassungsbedingung	The participants are expected to have successfully completed at least one of the following courses: 'Methods & models for fMRI data analysis', 'Translational Neuromodeling', or 'Computational Psychiatry'
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus	Oral exam (30 min): 15 min presentation of a paper that concerns one of the problems the seminar dealt with, plus subsequent 15 min questions.

Lernmaterialien

Gruppen

Einschränkungen

Angeboten in

Studiengang	Bereich	Typ
Biomedical Engineering Master	Wahlfächer der Vertiefung	W
MAS in Medical Physics	Wahlfächer	W