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preconditions: non
Um das Modul CM04 abzuschließen, müssen Sie 1 VL und 2 SE belegen und die Prüfung bestehen!
„Computational Psychiatry“ und „Computational Neuroscience“ sind junge, sich rapide entwickelnde Forschungsfelder im Bereich der kognitiv-affektiven Neurowissenschaften. Sie beschäftigten sich mit der Analyse multidimensionaler biologischer Datensätze, sogenannter „Multi-Omics“ (u.a. Genomics, Transcriptomics, Proteomics), um mittels mathematischer Modellierungen die Entstehung Psychiatrischer Erkrankungen besser zu verstehen und vorherzusagen. Dabei kommen auch Verfahren des Maschinellen Lernens und der neuronalen Bildgebung (EEG, MRI, DTI) zum Einsatz. Im Seminar werden wir am Beispiel aktueller Studien das methodische Vorgehen im Feld der komputationalen Psychiatrie kennenlernen und dabei bioinformatische Verfahren behandeln, die uns spannende Einblicke in die Biologie des menschlichen Verhaltens gewähren. Anhand öffentlich verfügbarer Datensätze soll Ihnen die Möglichkeit gegeben werden, praktische Erfahrungen im Bereich des Maschinellen Lernens und bei der Bestimmung der Erblichkeit psychologisch relevanter Merkmale zu sammeln. Ziel des Seminars ist es, Sie mit gegenwärtigen Strategien der psychologischen-neurowissenschaftlichen Forschung vertraut zu machen. Dabei sollen Sie befähigt werden, empirische Forschungsergebnisse kritisch zu hinterfragen, Limitationen zu erkennen und mögliche Implikationen für die klinische Praxis abzuleiten.
Richtige Anmeldung in AGNES:
https://www.psychologie.hu-berlin.de/de/studium/sberat/agnes-anmeldung
Weitere Infoseiten zur AGNES-Anmeldung:
https://agnes.hu-berlin.de/hu/messages/OnlineEinschreibung.pdf
http://www.youtube.com/watch?v=vV0oh3JhhV8
Studienordnung Master of Psychology (2021):
https://www.psychologie.hu-berlin.de/de/studium/masterstudium/neu2021_sopo_msc-psychology.pdf
Erstellen einer Präsentation (60min) & Diskussionsbeiträge
Participation; Written exam (90 minutes) or oral exam (30 minutes) or multimedia-based exam (45-60 minutes) or term paper (approx. 10 pages, approx. 18.000 char. incl. space characters)
