Ziel des Kurses ist es, dass die Teilnehmer Grundkenntnisse über statistische Techniken gewinnen, die sich für neurowissenschaftliche Datenanalyse als nützlich erwiesen haben.

Der Kurs behandelt 5 Hauptthemen, jedes Thema wird einen Tag lang behandelt:
•    Grundwissen statistischer Analyse
•    Kodierungsmodelle
•    Dekodierungsmodelle
•    Neuronale Populationsmodelle
•    Groß-skalige Bildgebungsmodelle

Da  der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen liegt, wird für jede Analyse-Technik zunächst ihre Verwendungsmöglichkeit mit exemplarischen Anwendungen aus verschiedenen Bereichen der Neurowissenschaften vorgestellt. Dadurch können Teilnehmer ohne Erfahrung in einem bestimmten Bereich verstehen, was man mit einer bestimmten Analyse-Technik erreichen will. Danach werden die Methoden selbst im Vortragsformat vorgestellt. Die Studierenden werden dann in praktischen Matlab-Sessions lernen, die Methoden auf echte neurowissenschaftliche Datensätze anzuwenden. Ein detailliertes Programm findet sich auf der Kurs-Webseite.

Bewerbungsfrist: 15. Mai 2012
Registrierungsgebühr: 200 €

Organisatoren und Sprecher:
Emery N. Brown, MIT, Cambridge, and Massachusetts
General Hospital, Boston MA, USA
Gordon Pipa, Institute of Cognitive Science,
Osnabruck, BFNT Frankfurt
Stefan Kiebel, Max Planck Institute for Human
Cognitive and Brain Sciences, Leipzig, Germany, BCCN Berlin
Robert Haslinger, Harvard Medical School, Boston
und MIT, Cambridge USA.