Universität Wien FIND

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180090 VO+UE Tools in Cognitive Science I: Computation, Computer-aided Methodologies and Problem Solving (2019W)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 18 - Philosophie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

1.Termin (Vorbesprechung): Mo 30. September 2019, 9:00 - 13:00
HS 2i d. Inst. f. Philosophie, NIG, 2. Stock

An/Abmeldung

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Freitag 04.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 11.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 18.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 25.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 08.11. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 15.11. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 22.11. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 29.11. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 13.12. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 10.01. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 17.01. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 24.01. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock
Freitag 31.01. 16:45 - 20:00 Hörsaal 2i NIG 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Different branches of computer science such as artificial intelligence, robotics, computational cognitive modelling, etc. can be considered core research fields of cognitive science. Analytical thinking and programming play fundamental roles in all these fields. Moreover, beyond their application in computer science, analytical thinking and programming are also widely used in other branches of cognitive science, such as development of computer-based empirical experiments, data collection, data representation, data analysis, data visualisation, etc. Therefore, acquiring basic and working knowledge of analytical thinking and programming is an important learning step for all cognitive science students.

This course introduces the students to:
• basic concepts of computation
• analytical, systemic and algorithmic thinking
• applied problem-solving skills
• working knowledge of programming (using Python), skills related to programming and application of programming in cognitive science
• basic understanding of the role of computer science in cognitive science

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

The course will be graded on a basis of 100 points in total:
• 100-87 points: Excellent (1)
• 86-75 points: Good (2)
• 74-63 points: Satisfactory (3)
• 62-50 points: Sufficient (4)
• 49-0 points: Unsatisfactory (5) (fail)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Assessment criteria:
• 10% Active participation
• 25% Homework assignments (via Moodle)
• 20% Presentation (debriefing) of homework assignments
• 15% In-class quizzes
• 15% Final Exam
• 15% Final Project

• A positive score (>50%) in each of the above criteria is required for passing the course.
• Regular participation in at least 90% of sessions is obligatory.

Prüfungsstoff

Exam questions will be based on what we discuss in class, the readings and the homework assignments.

Literatur

https://www.python.org/doc/
• Further readings will be announced in the course

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21