227-0085-16L  Projekte & Seminare: Machine Learning for Brain-Computer Interfaces

SemesterFrühjahrssemester 2021
DozierendeL. Benini
Periodizitätjedes Semester wiederkehrende Veranstaltung
LehrveranstaltungFindet dieses Semester nicht statt.
LehrspracheEnglisch
KommentarNur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc.

Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
227-0085-16 PProjekte & Seminare: Machine Learning for Brain-Computer Interfaces Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Findet dieses Semester nicht statt.
Für den Zugang zum Angebot und zur Einschreibung loggen Sie sich hier ein (mit Ihrem n.ETHZ account): https://psapp.ee.ethz.ch/
Bitte beachten Sie, dass die Seite jeweils erst zwei Wochen vor Semesterbeginn zugänglich ist und im Verlauf des Semesters wieder abgeschaltet wird. Die Einschreibung ist nur von Freitag vor Semesterbeginn bis zum ersten Freitagmittag im Semester möglich.

To access the offer and to enroll for courses log in (with your n.ethz account): https://psapp.ee.ethz.ch/
Please note that the P&S-site is accessible no earlier than two weeks before the start of the semester until four weeks after the start of the semester. Enrollment is only possible from Friday before the start of the semester until noon of the first Friday in the semester.
3 Std.L. Benini

Katalogdaten

KurzbeschreibungDer Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
LernzielA brain-computer interface (BCI) provides a communication and control channel based on the recognition of subject’s intention from spatiotemporal activity of the brain. A typical method to acquire neural activity signals is electroencephalograhy (EEG), which is often used in BCI. In order to make these data usable and get useful information out of them, signal processing techniques play a crucial role. Moreover, feature extraction and machine learning methods are applied to obtain a highly accurate BCI.
The aim of the Project and Seminars course is to give insights of signal processing and machine learning applied to brain-computer interfaces to undergraduate students, by having hands-on experience in brain signal acquisition, data processing, feature extraction, and machine learning.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte3 KP
PrüfendeL. Benini
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Allgemein : Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig
PlätzePlätze beschränkt. Spezielles Auswahlverfahren.
BelegungsbeginnBelegung ab 19.02.2021 möglich
VorrangDie Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich
Primäre ZielgruppeElektrotechnik und Informationstechnologie BSc (228000)
WartelisteBis 12.03.2021
BelegungsendeBelegung nur bis 05.03.2021 möglich

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Elektrotechnik und Informationstechnologie BachelorProjekte & SeminareWInformation