Prof. Dr. Angelika Lingnau ist seit Ende 2018 Inhaberin des Lehrstuhls für Cognitive Neuroscience an der Universität Regensburg. In dieser Position unterrichtet sie schwerpunktmäßig im Master-Studiengang ‚Psychologie‘. Ihr Fokus liegt dort im Besonderen auf den Themen: ‚Cognitive Neuroscience of Perception and Action‘, ‚Cognitive Neuroscience of Social Vision‘ und ‚Machine Learning in Neuroscience‘.
Bevor sie nach Regensburg kam, durchlief sie zahlreiche – auch internationale – Stationen (wie z.B. Anstellungen in Italien und Großbritannien). Ihr Psychologie-Studium absolvierte sie von 1996 bis 2001 an der Technischen Universität Braunschweig. Ihren Doktortitel erlangte sie 2004 an derselben Universität. Der Titel ihrer Doktorarbeit lautet: „Seeing without a fovea? Eye movements in reading and visual search with an artificial central scotoma“.
Lehrstuhl für Cognitive Neuroscience
Lehrstuhl für Cognitive Neuroscience, Institut für Psychologie, Fakultät für Humanwissenschaften
Ich unterrichte schwerpunktmäßig im Master-Studiengang ‚Psychologie‘ zu folgenden Themen:
- Cognitive Neuroscience of Perception and Action
- Cognitive Neuroscience of Social Vision
- Machine Learning in Neuroscience
KI und Machine Learning spielen im Bereich der Kognitiven Neurowissenschaften eine zunehmende Rolle, z.B. bei der Auswertung und Interpretation von bildgebenden Verfahren (fMRT, M/EEG). In meinen Veranstaltungen (z.B. Machine Learning in Neuroscience; Forschungskolloquium Cognitive Neuroscience) gehe ich auf diese Entwicklungen ein, z.B. durch die Diskussion aktueller Forschungsarbeiten in diesem Gebiet.
Im Seminar ‚Machine Learning in Neuroscience‘ (zusammen mit Jens Schwarzbach, AG Biomedizinische Bildgebung) benutzen wir Methoden aus dem Problem Based Learning, um Studierende mit unterschiedlichem Vorwissen in die Lage zu versetzen, sich Fragestellungen selbständig zu erarbeiten, sich mit der entsprechenden Fachliteratur vertraut zu machen und das neu gewonnene Wissen im Seminar zusammenzutragen und zu vertiefen.
Fähigkeit zum selbständigen wissenschaftlichen Arbeiten; Fähigkeit, sich neues Wissen anzueignen und dieses mit bestehendem Wissen – auch aus anderen Fachbereichen – zu verknüpfen; Kenntnisse zu Verfahren des maschinellen Lernens, die im Bereich der Kognitiven und Klinischen Neurowissenschaften eingesetzt werden
- um Neugierde an diesen Themen zu wecken
- um Studierende in die Lage zu versetzen, Studien beurteilen zu können, die diese Methoden benutzen
- um die Grundlagen dafür zu legen, um diese Methoden in weiterführenden Kursen selbst anzuwenden
Am Lehrstuhl für Cognitive Neuroscience beschäftigen wir uns mit der Frage, wie das menschliche Gehirn organisiert ist, um aus vielfältigen Sinneseindrücken Sinn zu machen. Der Fokus liegt dabei bei der Wahrnehmung, dem Erkennen und der Planung menschlicher Handlungen und den zugrundeliegenden Organisationsprinzipien.
Wir benutzen z.B. Verfahren des maschinellen Lernens, um anhand von Gehirnaktivierungsmustern zu unterscheiden, welche von drei Handlungen eine Person als nächstes ausführen wird, oder ob sich eine Person gerade ein Gesicht oder ein Haus vorstellt. Seit kurzem gehen wir auch der Frage nach, anhand welcher Merkmale neuronale Netzwerke zwischen unterschiedlichen Handlungen (z.B. in Form von Bildern oder Videos) unterscheiden, und inwiefern diese Merkmale dieselben sind, die auch menschliche Probanden benutzen.
Ich habe im Fach Psychologie mit Schwerpunkt Neuro- und Kognitionspsychologie studiert und promoviert und im Anschluss im Rahmen mehrerer Postdoc-Stellen Erfahrungen und Kenntnisse im Bereich der funktionellen Bildgebung (Schwerpunkt fMRT) gesammelt. An mein Wissen im Bereich KI/ maschinelles Lernen bin ich in den vergangenen Jahren überwiegend im Selbststudium, aber auch durch die Teilnahme an Kursen und Vorträgen zum Thema Neural Networks/ Deep Learning gelangt.
Eher leicht.
Im Bereich der Kognitiven Neurowissenschaften öffnet der KI-Bezug ganz neue Zugänge und Forschungsansätze, die noch vor ein paar Jahren nicht denkbar gewesen wären.
Mit Kollegen aus der Klinischen Psychologie und der Medieninformatik arbeite ich z.B. an einem neuen Paradigma unter Verwendung von virtueller Realität, um die Prozesse, die dem Verstehen von Handlungsintentionen zugrunde liegen, besser untersuchen zu können. Solche fächerübergreifende Zusammenarbeit, die ja z.B. durch das UR Fellows Programm aktiv unterstützt wird, ist aus meiner Sicht bei vielen Forschungsfragen nicht mehr wegzudenken.
Wissen im Bereich KI/ maschinelles Lernen spielt in immer mehr Fachbereichen eine wichtige Rolle, was neben Weiterentwicklungen in der Forschung auch Auswirkungen auf den Bedarf in der Lehre hat. Die Gründung der Fakultät für Informatik und Data Science liefert die dafür notwendigen Bedingungen, und ich freue mich bereits auf die Zusammenarbeit mit den zukünftigen Kolleg:innen.
Ich weiß noch nicht viel über diese Initiative, freue mich aber, dass diese Informationen zusammengetragen werden. Bislang habe ich in erster Linie dieses Interview beigetragen (was lange genug gedauert hat…).
Ich glaube, es ist soweit alles gesagt…
Frau Lingnau, vielen Dank dass Sie sich Zeit genommen haben, uns diese Fragen zu beantworten. Wir wünschen Ihnen noch einen schönen Tag!
Frau Lingnau, vielen Dank dass Sie sich Zeit genommen haben, uns diese Fragen zu beantworten. Wir wünschen Ihnen noch einen schönen Tag!