Blockkurs: Gehirn-Muster-Erkennung

Im Kurs Gehirn-Muster-Erkennung beschäftigen wir uns mit allen Schritten der Entwicklung eines Brain-Computer-Interfaces (BCI), das Gehirnaktivität erfasst und automatisch interpretiert. Diese Schritte erarbeiten wir anhand einer im Laufe des Semesters kontinuierlich entwickelten Anwendung. Ein Beispiel für eine solche Anwendung  ist ein BCI, das den Grad der mentalen Auslastung einer Person aus EEG-Daten automatisch erkennt und darauf reagiert, z.B. durch Anpassung der Bedienungsschnittstelle. Ein Schwerpunkt des Kurses liegt dabei auf der selbstständigen praktischen Umsetzung der theoretischen Konzepte im Team. Lernziel für die Teilnehmer ist es, die grundlegenden Techniken eines BCIs zu verstehen und mit modernen Werkzeugen implementieren zu können. Inhalte des Kurses sind unter anderem: Gehirn und EEG, Experimententwurf, Signalverarbeitung, Visualisierung, Maschinelles Lernen, Evaluation.

Vor Start des Kurses muss (zeitlich flexibel) in Eigenarbeit eine Python-Einführung absolviert und durch die Bearbeitung einer Hausaufgabe nachgewiesen werden. 

Die Anzahl der Plätze ist begrenzt. Um frühzeitige Anmeldung an Dr. Felix Putze (felix.putzeprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de) wird gebeten.