Neural decoding of EEG signals

  • Unterricht

    Details

    Fakultät Philosophische Fakultät
    Bereich Psychologie
    Code UE-L25.01822
    Sprachen Englisch
    Art der Unterrichtseinheit Seminar
    Kursus Master
    Semester FS-2025

    Zeitplan und Räume

    Vorlesungszeiten Mittwoch 09:15 - 12:00, Wöchentlich (Frühlingssemester)

    Unterricht

    Dozenten-innen
    • Stacchi Lisa
    Beschreibung

    The course Neural decoding of EEG signals will introduce the theoretical background of applying machine learning techniques to EEG data. It will focus on brain decoding using linear Support Vector Machine (SVM), which has proven to be very effective in the field. The course will cover the principle behind SVM classification, methods for evaluating classifier performance, and how to interpret the results. Theory will be paired with concrete examples demonstrating how these techniques have been applied in literature. Additionally, hands-on exercices in Matlab - using both simulated and real EEG data - will provide practical experience. The course will also explore how neural representations measured by EEG can be compared and related across populations and methodologies.
    Soft Skills Nein
    ausserhalb des Bereichs Ja
    BeNeFri Nein
    Mobilität Nein
    UniPop Nein
  • Einzeltermine und Räume
    Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort
    02.04.2025 09:15 - 12:00 Kurs RM 01, Raum C-01.109
    09.04.2025 09:15 - 12:00 Kurs RM 01, Raum C-01.109
    16.04.2025 09:15 - 12:00 Kurs RM 01, Raum C-01.109
    30.04.2025 09:15 - 12:00 Kurs RM 01, Raum C-01.109
    07.05.2025 09:15 - 12:00 Kurs RM 01, Raum C-01.109
  • Leistungskontrolle

    Schriftliche Arbeit - FS-2025, Sommersession 2025

    Bewertungsmodus Nach Note

    Schriftliche Arbeit - FS-2025, Herbstsession 2025

    Bewertungsmodus Nach Note

    Schriftliche Arbeit - HS-2025, Wintersession 2026

    Bewertungsmodus Nach Note

    Schriftliche Arbeit - FS-2026, Sommersession 2026

    Bewertungsmodus Nach Note
  • Zuordnung
    Zählt für die folgenden Studienpläne:
    Psychologie 30 [MA]
    Version: SA21_MA_PS_fr_de_bil_v01
    Option Kognitive Neurowissenschaften > Social, Cognitive and Affective Neuroscience – SCAN
    Psychologie 30 [MA]
    Version: SA22_MA_PS_fr_de_bil_v01
    Option Kognitive Neurowissenschaften > Social, Cognitive and Affective Neuroscience – SCAN