Fachgebiete

Neurowissenschaften, Empirische Methoden, Maschinelle Lernverfahren, Kognitionspsychologie, Sensomotorikforschung, Artificial Intelligence in Mental Health, Kognitive und Bildgebende Biomarker, Project- und Software-Engineering

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Kognitionspsychologische Grundlagenforschung

Wahrnehmung, Aufmerksamkeit, Handlungssteuerung, Sensomotorik

Machine Learning / Artificial Intelligence in Mental Health

Einsatz von Methoden des Machine Learnings für Problemstellungen aus dem Bereich Neurowissenschaften, Medizin und Mensch-Technik-Interaktion

Psychologische und neurowissenschaftliche Methodenentwicklung

Analyse kontinuierlicher Daten (Trajektorien, EMG, fMRT), Prozessierung und Analyse von Daten aus bildgebenden Verfahren, v.a. EEG und (f)MRT, Bildgebende und Kognitive Biomarker für Depression, Schizophrenie, Alzheimer und Parkinson.

Human-Computer-Interaction

Übertragung der Forschungsergebnisse aus der kognitionspsychologischen Grundlagenforschung in die Anwendung in der HCI.

• Einführung in die Psychologie (AIB Vertiefung PI)
• Aktuell über Mitarbeiter*innen und Lehrbeauftragte: Empirische Methoden, Stochastik und Statistik (Theorie und Praxis, AIB Vertiefung PI, MIB)
• Forschungsbezogene Anwendung der Psychologie (AIB, Vertiefung PI)
• Usability Testing Labor (AIB Vertiefung PI und WF, auch für SEB sowie die MSc Studiengänge)

Medizinische Informatik

• Grundlagen BMI (MIM, mit P. Knaup, HD)

• Praktikum BMI (MIM, mit P. Knaup, HD)
  Special Issue (WiSe 2020/21): Contribution of Medical Informatics to Battling Covid-19
• Medizinische Datenquellen und ihr Prozessierung (MIM, mit M. Ganzinger, HD)
• Biomarker für psychische Erkrankungen (MIM)

Grundlagen Informatik

• Logik (Teil von "Diskrete Mathematik") (MIB)
  
• aktuell über Lehrbeauftragte: Software Engineering (AIB, SWE 1, SWE 2, SWE Ergänzungen)
• aktuell nicht aktiv: Project-Engineering (AIB, SEB, Labor für Software Projekte und Project-Skills)

Übergreifende Veranstaltungen