Modul PY4220-KP06

Computational Psychology (CompPsyc)

Dauer:

1 Semester

Angebotsturnus:

Jedes Wintersemester

Leistungspunkte:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

Master Psychologie - Cognitive Systems 2022 (Pflicht), Psychologie, 1. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

PY4240-KP06-V: Computational Psychology Vorlesung (Vorlesung, 2 SWS)
PY4240-KP06-S: Computational Psychology Seminar (Seminar / Übungen, 2 SWS)

Workload:

120 Stunden Selbststudium
60 Stunden Präsenzstudium

Lehrinhalte:

Grundlagen psychologischer Messung und Diagnostik
Überblick und Übungen in machine-learning und deep neural network Analysen
Überblick über Sensoren
Rezeption aktueller Literatur
Aufnahme und Vorverarbeitung multimodaler Sensordaten
Fusion und Repräsentation multimodaler Sensordaten
Überwachte Klassifikation multimodaler Sensordaten
Unüberwachte Klassifikation multimodaler Sensordaten
Evaluation von Algorithmen der Mustererkennung

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

Die Studierenden erwerben vertiefte Kenntnisse über zentrale Konzepte, Theorien, Methoden und Forschungsbereiche in Computational Psychology inkl. der fortgeschrittenen Theorie für psychologischer Messung und Diagnostik.
Sie erwerben Kenntnisse und praktische Fertigkeiten in machine-learning und deep neural network Analysen.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

Klausur

Modulverantwortlicher:

Prof. Dr. rer. nat. Jonas Obleser

Lehrende:

Institut für Psychologie I

Prof. Dr. rer. nat. Jonas Obleser

Sprache:

Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zum Modul:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Prüfung:
- Erfolgreiche Aufgabenbearbeitung während des Semesters

Das Modul umfasst als einzige Prüfung eine Klausur mit Dauer und Umfang gemäß PVO §12.

Letzte Änderung:

29.6.2022

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(Stand Oktober 2018)