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| Semester | Frühjahrsemester 2020 |
| Angebotsmuster | unregelmässig |
| Dozierende | Johannes Massell (johannes.massell@unibas.ch, BeurteilerIn) |
| Inhalt | Das Interesse an künstlicher Intelligenz und Machine Learning steigt seit etwa einem Jahrzehnt stetig und dessen Anwendung ist mittlerweile nicht mehr aus unserem Leben wegzudenken. Jede moderne Suchmaschine, persönliche Assistenten wie Siri, Alexa und Cortana, Bild- und Spracherkennung sowie Email-Spamfilter sind nur einige Beispiele die von Machine Learning profitieren oder sogar gänzlich darauf basieren. Abgesehen von der Informatik lernen nun aber auch vermehrt andere wissenschaftliche Disziplinen Machine Learning zu schätzen. In der Medizin beispielsweise wird Machine Learning schon länger dazu eingesetzt, Krebszellen zu identifizieren und in der Wirtschaft ermöglicht es präzise Marktanalysen und Vorhersagen. Doch auch in der Psychologie hat Machine Learning bereits Einzug gehalten. Machine Learning Algorithmen erlauben es, selbst in sehr komplexen Datensätzen Strukturen und Zusammenhänge zu finden. Mit Hilfe von verschiedenen Formen der Klassifikation und Regression können somit oft präzise Vorhersagen getroffen werden. Im ersten Teil des Seminars werden die Grundlagen und Mechanismen von Machine Learning vorgestellt. Zudem werden die Vor- und Nachteile sowie die nicht von der Hand zu weisenden Gemeinsamkeiten mit der klassischen Statistik beleuchtet. Im zweiten Teil des Seminars werden wir uns Applikationen von Machine Learning in der Klinischen Psychologie und den Neurowissenschaften genauer ansehen. |
| Lernziele | -Die Grundlagen von Machine Learning verstehen -Die gängigsten Algorithmen und deren Mechanismen kennenlernen -Wissenschaftliche Arbeiten aus der Klinischen Psychologie und den Neurowissenschaften, welche Machine Learning anwenden, verstehen |
| Literatur | Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. (2013). An introduction to statistical learning: with applications in R. New York: Springer Weitere wissenschaftliche Artikel, die in der Veranstaltung bekannt gegeben werden. |
| Bemerkungen | Maximale Anzahl Studierende: 30. Auswahlkriterien bei Überbelegung: 1. Vertiefungsrichtung KPN 2. Anzahl Studiensemester 3. Danach entscheidet das Los |
| Teilnahmebedingungen | Abgeschlossenes Bachelorstudium. |
| Anmeldung zur Lehrveranstaltung | Die interne Anmeldefrist der Fakultät für Psychologie ist der 19. Januar 2020. Die Anmeldung erfolgt durch das Belegen via MOnA (Start: 1.1.20). Vom 20. Januar bis 2. Februar 2020 nehmen die Dozierenden die Einteilung in die Seminare vor und informieren die Studierenden entsprechend. Bitte stornieren Sie Ihre MOnA-Belegung wieder, wenn Sie keinen Platz in einem Seminar erhalten haben. |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Einsatz digitaler Medien | Online-Veranstaltung |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|
Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.
| Module |
Modul: Theorie Klinische Psychologie und Neurowissenschaften (Masterstudium: Psychologie) |
| Leistungsüberprüfung | Lehrveranst.-begleitend |
| Hinweise zur Leistungsüberprüfung | Präsenz und aktive Teilnahme. Einmalige Präsentation in der Veranstaltung. |
| An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung | Anm.: Belegen Lehrveranstaltung; Abm.: stornieren |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | Pass / Fail |
| Wiederholtes Belegen | beliebig wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Fakultät für Psychologie, studiendekanat-psychologie@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Fakultät für Psychologie |