Lehre und Seminare
Wir tragen zum Lehrangebot der Friedrich-Schiller-Universität Jena bei, indem wir ein integriertes, interdisziplinäres Lehrprogramm aus kognitiver Neurowissenschaft, Bildgebung des Gehirns und maschinellem Lernen entwickeln. Es richtet sich an Studierende der Universität sowie an nationale und internationale Teilnehmende.
Parsing Individual Differences in Brain Disorders
Dieser Kurs führt in die Grundlagen der Inferenz auf der Ebene des Individuums in der Forschung zur psychischen Gesundheit ein, mit Schwerpunkt auf normativer Modellierung, und gliedert sich in drei Teile. In Teil I lesen die Studierenden An Unquiet Mind von Kay Redfield Jamison, die Memoiren einer Wissenschaftlerin, die mit einer bipolaren Störung lebt, und diskutieren gelebte Erfahrung, Repräsentation und die Vielfalt, in der sich psychische Erkrankungen äußern. Das motiviert einen Schritt über das am Durchschnitt orientierte Fall-Kontroll-Denken hinaus. Teil II führt in konzeptuelle Rahmenmodelle für individuelle Unterschiede ein, darunter HiTOP, RDoC und normative Modellierung; in Vorlesungen und von Studierenden geleiteten Paperdiskussionen beschäftigen sich die Studierenden mit Deviation Mapping, Heterogenität sowie den Chancen und Grenzen dieser Ansätze. In Teil III lernen die Studierenden, was Biomarker sind und wie sie konstruiert werden, entwickeln Python-Skripte, um Biomarker aus funktionellen MRT-Daten abzuleiten, und schätzen normative Modelle. So gewinnen sie ein praktisches Verständnis dafür, wie individuelle Abweichungswerte berechnet werden und warum sie eine zentrale analytische Währung der modernen Forschung zur psychischen Gesundheit sind. Wer für den Kurs eine Note erhalten möchte, wird auf Grundlage aktiver Teilnahme, eines Referats und einer kritischen schriftlichen Reflexion über das vorgestellte Paper bewertet.
The 50 Most Influential Ideas in Neuroscience, Psychology & Machine Learning
Dieser Kurs gibt einen Überblick über die Ideen, die die moderne Neurowissenschaft geprägt haben, und zeichnet ihre Verbindungen zu Psychologie und maschinellem Lernen nach. Jedes Jahr werden 14 einflussreiche Ideen aus einem kuratierten Pool von 50 grundlegenden Konzepten ausgewählt, etwa acht aus der Neurowissenschaft, drei aus der Psychologie und drei aus dem maschinellen Lernen. So bleibt der Kurs in der Neurowissenschaft verankert und hebt zugleich die Ideen hervor, die sie am tiefgreifendsten verändert haben. Die Auswahl wird jedes Jahr neu ausgelost und sorgt so für intellektuelle Vielfalt, Erneuerung und Entdeckergeist. Jede Vorlesung stellt eine zentrale Idee zusammen mit den Schlüsselarbeiten vor, die ihren Ursprung, ihre Wirkung und ihren Einfluss über Disziplinen hinweg bestimmt haben. In ausgewählten Sitzungen präsentieren Studierende grundlegende Paper, was kritische Auseinandersetzung und aktive Beteiligung fördert. Am Ende des Kurses haben die Studierenden einen breiten, zusammenhängenden Überblick über grundlegende Ideen gewonnen, verstehen, wie diese sich gegenseitig beeinflusst haben, und haben eine klare Vorstellung davon, wie Neurowissenschaft, Psychologie und maschinelles Lernen gemeinsam das heutige Denken geprägt haben. Wer für den Kurs eine Note erhalten möchte, wird auf Grundlage aktiver Teilnahme, Anwesenheit, eines Referats und einer gründlichen kritischen Bewertung eines Forschungsartikels bewertet.
Seminar: Neuroscience and Machine Learning
Dieses Seminar richtet sich an besonders motivierte Studierende, die überlegen, für eine Masterarbeit oder ein vergleichbares Forschungsprojekt zu uns ins Labor zu kommen. Die kleine Gruppe ermöglicht ein intensives, interaktives Format mit enger Betreuung. Die Aufnahme erfolgt auf Grundlage eines kurzen Motivationsschreibens und der Passung zum Forschungsschwerpunkt des Labors. Im Seminar stellen Postdocs, Promovierende und externe Kooperationspartner ihre Arbeit ausführlich vor und geben so aus erster Hand Einblick in die aktuelle Forschung des Labors. Von den Teilnehmenden wird erwartet, dass sie sich aktiv an den Diskussionen beteiligen und zu gegebener Zeit entweder ein grundlegendes Paper oder eine eigene Forschungsidee bzw. einen eigenen Projektvorschlag vorstellen. Interessierte senden bitte ein kurzes Motivationsschreiben und einen Lebenslauf per E-Mail.