Neural decoding of EEG signals

  • Enseignement

    Détails

    Faculté Faculté des lettres et des sciences humaines
    Domaine Psychologie
    Code UE-L25.01822
    Langues Anglais
    Type d'enseignement Séminaire
    Cursus Master
    Semestre(s) SP-2025

    Horaires et salles

    Horaire résumé Mercredi 09:15 - 12:00, Hebdomadaire (Semestre de printemps)

    Enseignement

    Enseignants
    • Stacchi Lisa
    Description

    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.
    Softskills Non
    Hors domaine Oui
    BeNeFri Non
    Mobilité Non
    UniPop Non
  • Dates et salles
    Date Heure Type d'enseignement Lieu
    02.04.2025 09:15 - 12:00 Cours RM 01, salle C-01.109
    09.04.2025 09:15 - 12:00 Cours RM 01, salle C-01.109
    16.04.2025 09:15 - 12:00 Cours RM 01, salle C-01.109
    30.04.2025 09:15 - 12:00 Cours RM 01, salle C-01.109
    07.05.2025 09:15 - 12:00 Cours RM 01, salle C-01.109
  • Modalités d'évaluation

    Travail écrit - SP-2025, Session d'été 2025

    Mode d'évaluation Par note

    Travail écrit - SP-2025, Session d'automne 2025

    Mode d'évaluation Par note

    Travail écrit - SA-2025, Session d'hiver 2026

    Mode d'évaluation Par note

    Travail écrit - SP-2026, Session d'été 2026

    Mode d'évaluation Par note
  • Affiliation
    Valable pour les plans d'études suivants:
    Psychologie 30 [MA]
    Version: SA21_MA_PS_fr_de_bil_v01
    Option Neurosciences Cognitives > Social, Cognitive and Affective Neuroscience – SCAN
    Psychologie 30 [MA]
    Version: SA22_MA_PS_fr_de_bil_v01
    Option Neurosciences Cognitives > Social, Cognitive and Affective Neuroscience – SCAN