Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Brain-Computer Interface:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Brain-Computer Interface
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Izabela Rejer <irejer@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 45 3,00,75zaliczenie
wykładyW1 15 1,00,25zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1None

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To provide the knowledge about EEG devices, the features of EEG data, and the methods for transforming EEG data to signals used for controling brain computer interfaces.
C-2To equip the students with the ability of designing and programming interfaces controlling the external devices with brain waves.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1The applications for EEG data analysis.6
T-L-2Tests of different EEG devices.8
T-L-3Creating a BCI for a given control task.19
T-L-4Testing the interface with real users.10
T-L-5Exam.2
45
wykłady
T-W-1Brain Computer Interface (BCI) - the main paradigms.4
T-W-2The main parts of a human brain.2
T-W-3The main structure of BCI3
T-W-4Controling external devices with BCI.2
T-W-5Methods for EEG data preprocessing, feture extraction and classification used in BCI.2
T-W-6Exam.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1The attendence in the laboratories.45
A-L-2The individual work of a student.45
90
wykłady
A-W-1The attendance in the lectures15
A-W-2The individual work of a student.15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Informative lectures.
M-2Discussion.
M-3Laboratories with computers and EEG devices.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: The final report describing the created interface, tests results, and the conclusions.
S-2Ocena podsumowująca: The final discussion summing up the knowlegde gained during the lectures.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_2-_null_W01
After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, describe the EEG device, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data.
C-1T-L-5, T-W-2, T-W-5, T-W-4, T-W-1, T-W-3M-1, M-2S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_2-_null_U01
The student will be able to create the project of a BCI suitable for a given task.
C-2T-L-5, T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-L-1M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_2-_null_W01
After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, describe the EEG device, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data.
2,0
3,0The student is able to define the main BCI concepts.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_2-_null_U01
The student will be able to create the project of a BCI suitable for a given task.
2,0
3,0The student is able to create a general project of a BCI.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Lotte F., Study of Electroencephalographic Signal Processing and Classification Techniques towards the use of Brain-Computer Interfaces in Virtual Reality Applications, 2008, PhD Thesis, https://sites.google.com/site/fabienlotte/phdthesis

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1The applications for EEG data analysis.6
T-L-2Tests of different EEG devices.8
T-L-3Creating a BCI for a given control task.19
T-L-4Testing the interface with real users.10
T-L-5Exam.2
45

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Brain Computer Interface (BCI) - the main paradigms.4
T-W-2The main parts of a human brain.2
T-W-3The main structure of BCI3
T-W-4Controling external devices with BCI.2
T-W-5Methods for EEG data preprocessing, feture extraction and classification used in BCI.2
T-W-6Exam.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1The attendence in the laboratories.45
A-L-2The individual work of a student.45
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1The attendance in the lectures15
A-W-2The individual work of a student.15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_2-_null_W01After the lectures the student will be able to: define a BCI, describe the main problems with EEG data, describe the EEG device, descibe different BCI paradigms, choose the processing methods suitable for different paradigms and different EEG data.
Cel przedmiotuC-1To provide the knowledge about EEG devices, the features of EEG data, and the methods for transforming EEG data to signals used for controling brain computer interfaces.
Treści programoweT-L-5Exam.
T-W-2The main parts of a human brain.
T-W-5Methods for EEG data preprocessing, feture extraction and classification used in BCI.
T-W-4Controling external devices with BCI.
T-W-1Brain Computer Interface (BCI) - the main paradigms.
T-W-3The main structure of BCI
Metody nauczaniaM-1Informative lectures.
M-2Discussion.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: The final discussion summing up the knowlegde gained during the lectures.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to define the main BCI concepts.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_2-_null_U01The student will be able to create the project of a BCI suitable for a given task.
Cel przedmiotuC-2To equip the students with the ability of designing and programming interfaces controlling the external devices with brain waves.
Treści programoweT-L-5Exam.
T-L-4Testing the interface with real users.
T-L-3Creating a BCI for a given control task.
T-L-2Tests of different EEG devices.
T-L-1The applications for EEG data analysis.
Metody nauczaniaM-3Laboratories with computers and EEG devices.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: The final report describing the created interface, tests results, and the conclusions.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to create a general project of a BCI.
3,5
4,0
4,5
5,0