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Im Rahmen des Praxisprojekts sollen die Studenten die Methoden zur Neurosignalverarbeitung von extrazellulären Aktionspotenzialen, die mittels Mikroelektroden-Arrays aufgezeichnet werden, optimieren. Dafür besteht bereits ein Python-Framework, das mit zusätzlichen Funktionen für KI-basierte Methoden, Zusatzfunktionen zur synthetischen Datengenerierung und zur neuronalen Datenanalyse (inkl. Darstellung) erweitert werden soll. Hierzu sollen die Klassifikatons-Aufgaben mittels Deep-Learning-Techniken und mit neuromorphen Netzen via Spiking Neural Networks validiert werden. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, den internen Hardware-Aufbau zum Abspielen von Neurosignalen von digitaler Quelle zum analogen Signal weiter zu optimieren.

Mögliche Inhalte wären:

• Datensatz-Erstellung mit MEArec
• Datenanalyse mit MEAnalyzer
• Aufbereiten von Datensätzen für Autoencoder-Training (Dense NN, CNN, Denoising, …)
• Verwendung des ElasticAI.Creators zur Generierung Neuronaler Netze - Verwendung von neuromorphen Netzen
• Aufbereiten des Neurosignal-Players (C-Code zum Abspielen der Signale)

Bemerkung: Innerhalb der ersten Vorlesungswoche (8. - 11. Oktober) wird ein Kickoff-Treffen stattfinden. Den endgültigen Termin werden wir auf unserer Webseite veröffentlichen. Wenn Sie teilnehmen möchten, müssen Sie zu diesem Termin erscheinen oder uns vorab eine Email schicken.

Innerhalb der ersten Vorlesungswoche (8. - 11. Oktober) wird ein Kickoff-Treffen stattfinden. Den endgültigen Termin werden wir auf unserer Webseite veröffentlichen. Wenn Sie teilnehmen möchten, müssen Sie zu diesem Termin erscheinen oder uns vorab eine Email schicken.