Das Studium der Informatik mit Fokus auf Neurowissenschaften bietet eine spannende Möglichkeit, die faszinierende Welt des menschlichen Gehirns mit den Werkzeugen und Methoden der Informatik zu erforschen. Dieser interdisziplinäre Ansatz kombiniert theoretisches Wissen mit praktischen Anwendungen und eröffnet vielfältige Karrierewege in Forschung und Industrie.
Was ist Computational Neuroscience?
Computational Neuroscience ist eine junge, wachsende Disziplin im spannenden Bereich der Neurowissenschaften. Sie verwendet theoretische Ansätze aus einer Vielzahl von Disziplinen, wie Mathematik, Physik, Informatik und Ingenieurwesen, um das Gehirn zu verstehen. Computational Neuroscience bündelt Experimente, Datenanalyse und Modellierung. Darüber hinaus stellt sie eine wissenschaftliche Sprache zur Verfügung, die fach- und ebenenübergreifend von der Neurobiologie, den Kognitionswissenschaften und der Informationstechnologie verwendet werden kann.
Studieninhalte und Struktur
Das Studium ist modular aufgebaut, wobei ein Modul ein bestimmtes Thema unter Anwendung verschiedener Lehrmethoden behandelt. Der durchschnittliche Arbeitsaufwand jedes Moduls wird in Leistungspunkten angegeben, wobei ein Leistungspunkt 30 Stunden Studienzeit entspricht. Ein Masterstudium beinhaltet insgesamt 120 Leistungspunkte, wobei jedes der vier Semester 30 Leistungspunkte umfasst. Nach jedem Modul wird eine Prüfung abgelegt.
Grundlagen (erstes und zweites Semester)
Im ersten Studienjahr erwerben Sie ein hohes Maß an Kompetenz in den grundlegenden Bereichen des Studiengangs. Die Module „Models of Neural Systems“ (12 LP), „Models of Higher Brain Functions“ (12 LP) sowie „Acquisition and Analysis of Neural Data“ (12 LP) behandeln jeweils sowohl die theoretischen als auch die experimentellen Aspekte des jeweiligen Gebiets. Das Modul „Machine Intelligence“ (12 LP) behandelt Themen des maschinellen Lernens und der künstlichen neuronalen Netze. Das Modul „Programming Course and Project“ (6 LP) vermittelt Ihnen eine Programmiersprache und wie man sie verwendet, um ein größeres Programm definieren, entwickeln, dokumentieren und testen zu können. Darüber hinaus haben Sie innerhalb der ersten beiden Semester die Möglichkeit, durch ein individuelles, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Studium mit Hilfe ihrer Mentor*innen Wissenslücken zu schließen.
Forschungsorientierte Phase (drittes und viertes Semester)
Das zweite Studienjahr ist stark forschungsorientiert, Labor-Rotationen und die Masterarbeit inbegriffen. Das 3. Semester ist den Labor-Rotationen gewidmet. Jede/r Studierende nimmt an Forschungsprojekten in drei verschiedenen Laboratorien des Bernstein Zentrums teil. Jedes der drei Projekte dauert ca. zwei Monate (3 x 9 LP). Die Projekte sind so zugeschnitten, dass sie intensive praktische Erfahrungen vermitteln. Sie führen individuelle Forschungsprojekte durch und werden von leitenden Wissenschaftler*innen betreut. Die drei Projekte umfassen mindestens ein theoretisches und ein experimentelles Projekt. Darüber hinaus absolvieren Sie einen Pflichtkurs zu ethischen Fragen und den gesellschaftlichen Auswirkungen der Hirnforschung (3 LP). Das 4. Semester ist vor allem der Masterarbeit gewidmet (20 LP) und wird durch Lehrveranstaltungen zu weiterführenden Themen ergänzt (10 LP).
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Lehrmethoden
Folgende Lehrmethoden werden im Masterstudiengang angewandt:
- Vorlesungen
- Übungen (Lösen analytischer und mathematischer Übungen, Lösen von Programmieraufgaben)
- Praktika (experimentelle Laborarbeit)
- Projekte (Programmierprojekte)
- Seminare
Innerhalb eines Moduls ergänzen sich die verschiedenen Lehrmethoden, indem verschiedene Aspekte desselben Themas abgedeckt werden.
Module und Modultransfersystem
Eine aktuelle Übersicht aller Module des Masterstudiengangs in Form einer Modulliste finden Sie im sogenannten Modultransfersystem der TU Berlin (MTS). In dieser Moduldatenbank erhalten Sie einen Überblick, welche Module verpflichtend sind und welche frei gewählt werden können. Des Weiteren finden Sie dort ausführliche Modulbeschreibungen inklusive Modulinhalte, Lernziele, Teilnahmevoraussetzungen, Arbeitsaufwand, Prüfungsform etc.
Auslandserfahrung
Ein Teil des Studiums kann im Ausland durchgeführt werden. Dies lässt sich ohne Weiteres in die Forschungsphase des Studiums integrieren, bei der eine Labor-Rotation oder die Masterarbeit in einem Forschungslabor im Ausland durchgeführt werden kann.
Studienziele und Kompetenzen
Ziel des interdisziplinären Masterstudiengangs Computational Neuroscience ist es, die im Rahmen des ersten Studiengangs erworbenen Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten über die Eigenschaften und Funktionen neuronaler Systeme thematisch zu bündeln, zu vertiefen und systematisch zu ergänzen. Die Ausbildung befähigt Sie, wissenschaftlich auf hohem Niveau zu arbeiten und Ihr erworbenes Wissen in die Anwendungsbereiche der Computational Neuroscience, die Gesundheitswissenschaften und die IT einzubringen. Der Studiengang ist forschungsorientiert und eng mit der aktuellen Forschung verbunden.
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Mit dem Studium werden Sie in die Lage versetzt:
- neue theoretische Konzepte zur Funktion neuronaler Systeme zu entwickeln,
- mathematische Modelle neuronaler Systeme in enger Abstimmung mit der experimentellen und klinischen Forschung aufzustellen, zu bewerten und zu untersuchen,
- neue experimentelle Paradigmen aus theoretischen Konzepten und mathematischen Modellen zu entwickeln,
- experimentelle und klinische Methoden durch die Entwicklung neuer Verfahren zur Datenerfassung und -analyse zu verbessern,
- einen Ideentransfer zwischen dem Studium neuronaler Systeme und IT-Anwendungen durchzuführen - vor allem im Bereich der maschinellen Intelligenz,
- die erworbenen Technologien auch im klinischen Bereich einzusetzen,
- sich mit den ethischen und sozialen Folgen dieser Forschungsrichtung zu befassen.
Diese Studienziele verlangen, dass:
- der Transfer von Fachwissen theoretische, methodische und experimentelle Grundlagen umfasst,
- die Fähigkeit zu interdisziplinärem wissenschaftlichem Arbeiten und zu einer erfolgreichen theoretisch-experimentellen Zusammenarbeit in wissenschaftlichen Projekten („Labor-Rotationen“) geschult wird,
- die Studierenden mit möglichen Einsatzgebieten in den Bereichen IT und Gesundheitswissenschaften vertraut gemacht werden und ihre Kenntnisse in diesen Bereichen vertiefen können,
- soziale Kompetenz für die interdisziplinäre Arbeit in gemeinsamen Projekten entwickelt wird.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt daher auf der umfangreichen praktischen Arbeit im Rahmen von Labor-Rotationen sowie auf der Masterarbeit, bei der Sie - zusammen mit Ihrer betreuenden Arbeitsgruppe - an aktuellen Forschungsfragen arbeiten sollen. Sie werden ausdrücklich angewiesen, kombinierte experimentaltheoretische Projekte durchzuführen; die Grundlagen hierfür werden in den Lehrveranstaltungen des ersten Jahres vermittelt, in denen theoretische, experimentelle und anwendungsorientierte Fächer miteinander kombiniert werden. Den gestiegenen Anforderungen an die Qualität der Ausbildung aufgrund des interdisziplinären Charakters des Studiengangs wird ein Team an Lehrkräften gerecht, zu dem Dozent*innen aus dem theoretischen Bereich, dem Bereich der experimentellen Neurowissenschaften und dem klinischen Bereich gehören.
Darüber hinaus sollen diese Sie lehren, Ihr Fachgebiet im sozialen Kontext zu sehen und Ihre Verantwortung in diesem Umfeld wahrzunehmen.
Zulassungsvoraussetzungen
Bewerber für den Masterstudiengang benötigen:
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Bachelor- oder gleichwertiger berufsqualifizierender Abschluss, z. B. ein deutsches Diplom (jedoch kein Vordiplom), typischerweise im Bereich Naturwissenschaften, in einem Ingenieurfach oder der Mathematik.
Gute Englischkenntnisse über B.2-Niveau - Nicht-Muttersprachler*innen sollten dies folgendermaßen belegen:
- TOEFL-Test (570 Punkte im papierbasierten, 230 Punkte im computerbasierten oder 88 Punkte im internetbasierten TOEFL)
- Cambridge Certificate of English: Advanced (CAE, mindestens Note C)
- IELTS, mindestens Note 6.5
- TOEIC, mindestens 785 Punkte (395 Punkte in jeder Sektion)
- UniCert III (mindestens Note 3,0)
- oder ein gleichwertiges Zertifikat wie z. B. ein Nachweis, dass Ihr bisheriges Studium in einem internationalen Studiengang mit Englisch als Unterrichtssprache durchgeführt wurde (nur ein Interview reicht nicht aus)
Ausreichende mathematische Kenntnisse (mindestens 24 Leistungspunkte), insbesondere in linearer Algebra (mindestens 6 Leistungspunkte), Analyse/Calculus einschließlich dynamischer Systeme (mindestens 6 Leistungspunkte), Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (mindestens 6 Leistungspunkte).
Folgendes wird bei einer Bewerbung für den Studiengang empfohlen, ist jedoch nicht vorgeschrieben:
- Vorkenntnisse im Bereich Neurowissenschaften. Sind keine Vorkenntnisse vorhanden, sollten Sie zumindest die einführenden Kapitel von E. Kandel u. a.
Karriereperspektiven
Das Haupteinsatzgebiet von Absolvent*innen des Studiengangs ist die Forschung, sei es im Bereich akademische Forschung oder der Industrie. Der Schwerpunkt dieser Forschung kann auf den Neurowissenschaften selbst liegen, er kann aber auch auf die Weiterentwicklung von Methoden in den Bereichen Neurowissenschaften, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz gerichtet sein bzw. können diese Methoden auch auf anderen Gebieten eingesetzt werden, z.B.
Die Berufsaussichten nach dem Neurowissenschaften Studium sind vielversprechend. Durch den Fortschritt in der Medizin und Technik steigt die Nachfrage nach Fachkräften, die sich mit dem Nervensystem und dem Gehirn auskennen. Auch in der Neuroinformatik und der klinischen Forschung ergeben sich zahlreiche Karrieremöglichkeiten. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, im Bereich der Neuro-Start-ups tätig zu werden und innovative Therapien oder Technologien zu entwickeln.
Absolventinnen und Absolventen der Kognitionswissenschaft qualifizieren sich entsprechend ihres individuellen Profils für eine spätere Forschungstätigkeit in Künstlicher Intelligenz, in einem Informationstechnologischen Umfeld, im Bereich der (Kognitiven) Psychologie und Verhaltensforschung, der Philosophie, in den Neurowissenschaften oder in der Sprachwissenschaft. Darüber hinaus sind Absolventinnen und Absolventen bestens ausgebildet, um kognitionswissenschaftliche Erkenntnisse im Bereich der Mensch-Maschinen Interaktion, IT & Data Science, in Teilbereichen des medizinisch-klinischen Umfelds und in psychologienahen Tätigkeitsfeldern, umzusetzen. Zusätzlich kommen alle Berufe in Frage, die analytisches Denken und, die Fähigkeit, zwischen verschiedenen Disziplinen zu vermitteln, erfordern, wie z. B.
Gehaltsaussichten
Das Gehalt nach einem Neurowissenschaften Studium variiert je nach Branche und Berufserfahrung. Einsteiger verdienen in der Forschung und Entwicklung etwa 3.500 bis 4.500 Euro brutto im Monat. Mit zunehmender Erfahrung und Spezialisierung sind auch deutlich höhere Gehälter möglich. In der pharmazeutischen Industrie oder in der Medizintechnik kannst du später Gehälter von über 6.000 Euro brutto monatlich erreichen. Auch eine akademische Karriere als Professor oder Dozent an der Universität bietet lukrative Verdienstmöglichkeiten. Besonders in leitenden Positionen oder mit einer Promotion kannst du sogar ein monatliches Einkommen von über 8.000 Euro erzielen.
Alternativen und verwandte Studiengänge
Da es kaum Möglichkeiten gibt, ein Neurowissenschaften Bachelor Studium aufzunehmen, beginnst Du idealerweise mit einem Studiengang im naturwissenschaftlichen Bereich. Anschließend absolvierst Du ein spezialisiertes Master Studium, das 3 bis 4 Semester in Anspruch nimmt.
Verwandte Bachelor-Studiengänge sind:
- Informatik, B.Sc.
- Informatik, J.B.A.
- Psychologie, B.Sc.
- Biologie
- Physik
Verwandte Master-Studiengänge sind:
- Cognitive Science
- Cognitive Systems
- International Experimental and Clinical Linguistics
- Linguistics: Theoretical and Empirical Foundations
- Neurowissenschaften
- Künstliche Intelligenz & Data Science
- Human Factors
- Mensch-Computer Interaktion
Universitäten und Hochschulen
Neurowissenschaften kann in insgesamt 24 Städten studiert werden, u.a. in Berlin, Düsseldorf, Frankfurt / Main, Hamburg, Köln, Leipzig, München und Münster.
Einige Universitäten mit entsprechenden Studiengängen sind:
- Technische Universität Berlin: Computational Neuroscience Master of Science
- Freie Universität Berlin: Cognitive Neuroscience Master of Science
- Humboldt-Universität zu Berlin: Mind and Brain Master
- Universität zu Köln: Neurowissenschaften Bachelor of Science, Experimental and Clinical Neurosciences Master of Science, Neuroscience Master of Science
- Universität Tübingen
- Universität Bonn
- Universität Osnabrück
Voraussetzungen und persönliche Eignung
Für das Neurowissenschaften Studium solltest du ein gutes Verständnis in naturwissenschaftlichen Fächern mitbringen, vor allem in Biologie, Chemie und Mathematik. Entscheidest du dich für den Bachelorstudiengang, brauchst du ein Abitur mit einem guten Notendurchschnitt. Um in den Master zu starten, brauchst du ein abgeschlossenes Studium in einem passenden Fach. Zudem verlangen viele Hochschulen gute Englischkenntnisse, da ein Großteil der Fachliteratur in englischer Sprache verfasst ist.
Das Neurowissenschaften Studium setzt gute Kenntnisse in den Naturwissenschaften voraus. Mit Leistungskursen in Mathematik, Biologie, Chemie oder Physik stellst Du die Weichen für Deinen späteren Studienerfolg. voraus, dass Du Dich ausgezeichnet selbst organisieren kannst. Des Weiteren solltest Du Dir darüber im Klaren sein, dass Du am Objekt forschst - das bedeutet, dass Du zum Beispiel Versuchstiere sezierst.
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