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World File Search System心理学系
心理学系
含义，目的和维度。研究问题，变量和操作定义，假设，抽样。研究和报告研究范式的伦理：定量，定性，混合方法方法研究方法：观察，调查[访谈，问卷，问卷]，实验，准实验性，实地研究，跨文化研究，现象研究，现象学，接地，焦点组，案例研究，叙事研究，叙述，叙事，叙事，叙事，叙事，叙事，精神统计和中心倾向。正常概率曲线。参数[t检验]和非参数测试[标志测试，Wilcoxon签名的等级测试，Mann-Whitney测试，Kruskal-Wallis测试，Friedman]。功率分析。效果大小。相关分析：相关性[产品矩，等级顺序]，部分相关性，多重相关性。特殊的相关方法：双序，点双序，四位化，Phi系数。回归：简单的线性回归，多重回归。因素分析：假设，方法，旋转和解释。
神经心理学和康复心理学系
神经心理学和康复心理学分部隶属于匹兹堡大学医学院和匹兹堡大学医学中心 (UPMC) 的物理医学和康复系。我们的部门是 UPMC 康复研究所的所在地，该研究所是该地区最大的康复服务网络。匹兹堡大学的物理医学和康复系是美国国立卫生研究院 (NIH) 获得研究资助的第二大机构，匹兹堡 UPMC 儿童医院位列《美国新闻与世界报道》荣誉榜。神经心理学和康复心理学分部由 12 名神经心理学教师组成（人数还在不断增加），为儿童和成人提供住院和门诊临床服务，开展外部资助的临床研究，并从事教学和培训。
研究策略 – 心理学系
在最近的 REF 报告期内，心理学领域领衔 4 项 100 万英镑以上的申请。目标是让心理学 PI 在下一个 REF 期间，每个学年至少领导 4 个 100 万英镑以上的申请 到 2024/2025 年底，所有符合条件的员工都至少休过 1 个学期的研究假 到 2025/2026 年底，将资助申请数量增加到平均每个 FTE 每年 1 个（在研究和奖学金轨道上） 中期指标： 在北达勒姆大学医院购置 MRI 扫描仪 在下一轮（可能是 2026/27 年）提交 ESRC 中心对神经多样性中心的投标 准备和提交进一步的 DTC 投标 长期指标： 增加有资格参加下一个 REF 的 4* 输出数量 增加 PGR 学生和 DDTF 的数量 增加引用量 提高在 REF2029 中的排名 2：输出：提高输出质量，将 4* 输出的比例提高到 >52%（2021 年 UoA4 的上四分位数），并减少2* 尾部为 0。
机器智能 - 哥伦比亚心理学系
办公时间：在线，通过约会讲师，讲师是自然机器智能的高级编辑，这是一本关于人工智能，机器学习和机器人技术的科学杂志。他拥有爱荷华大学的心理学学士学位，明尼苏达大学的神经科学博士学位以及纽约大学认知神经科学的博士后培训。 他曾在纽约大学哥伦比亚大学和明尼苏达大学担任教职员工。 课程公告描述该研讨会将从心理学，神经科学和计算机科学等领域以及网络论，人工智能，机器人技术，连接性，神经网络，机器学习和深度学习等方法调查机器智能中的历史和现代发展。 重点是对主题的概念理解。 该课程不包括计算机编程和统计信息的背景。 一个总体目标是让学生成为知情的人工智能应用程序。 详细描述了研讨会的目标是对机器智能有更深入的了解。他拥有爱荷华大学的心理学学士学位，明尼苏达大学的神经科学博士学位以及纽约大学认知神经科学的博士后培训。他曾在纽约大学哥伦比亚大学和明尼苏达大学担任教职员工。 课程公告描述该研讨会将从心理学，神经科学和计算机科学等领域以及网络论，人工智能，机器人技术，连接性，神经网络，机器学习和深度学习等方法调查机器智能中的历史和现代发展。 重点是对主题的概念理解。 该课程不包括计算机编程和统计信息的背景。 一个总体目标是让学生成为知情的人工智能应用程序。 详细描述了研讨会的目标是对机器智能有更深入的了解。他曾在纽约大学哥伦比亚大学和明尼苏达大学担任教职员工。课程公告描述该研讨会将从心理学，神经科学和计算机科学等领域以及网络论，人工智能，机器人技术，连接性，神经网络，机器学习和深度学习等方法调查机器智能中的历史和现代发展。重点是对主题的概念理解。该课程不包括计算机编程和统计信息的背景。一个总体目标是让学生成为知情的人工智能应用程序。详细描述了研讨会的目标是对机器智能有更深入的了解。
学生手册 - UWO心理学系
鉴于其强大的研究重点，我们的计划最适合那些在本质上发现心理学研究的人。论文研究是该计划的基本组成部分。此外，学生还参加与临床心理学有关的教学课程（伦理学，心理病理学，心理诊断和心理评估，心理测量理论，干预和评估），研究设计以及几个同源领域（社会，个性，个性差异，生物学，生物学，认知能力与心理学的行为和历史的认知能力基础基础））。学生在毕业前还完成了评估和干预技术的临床实践里程碑，以及长达一年的博士前临床心理学居住。临床心理学计划仅作为一项全日制研究计划提供。
机器智能——哥伦比亚大学心理学系
讲师：Trenton Jerde，博士 办公室： 上课时间：星期三：下午 6:10 - 8:00 办公时间： 房间：405 Schemerhorn 电子邮件：taj2128@columbia.edu 课程公告描述 本课程将概述机器智能的历史和现代发展，包括心理学、神经科学和计算机科学等领域，以及控制论、人工智能、神经网络、联结主义、机器学习和深度学习等智力运动。重点是主题的概念理解。本课程不包括也不要求具有计算机编程和统计学背景。研讨会的一个关键方面是让学生成为人工智能应用的知情消费者。 先决条件 本科生：本科生应该修过 PSYC UN1001 心理学科学或同等的心理学入门课程。此外，一些统计学和研究方法以及认知心理学或认知神经科学的课程或经验将非常有帮助。还需要得到导师的许可。 研究生：经导师许可，对心理学系的博士生和计算机科学、神经科学和工程等相关系的研究生开放。 导师 导师是《自然机器智能》的高级编辑，该杂志是一本关于人工智能、机器学习和机器人技术的科学期刊。他曾在明尼苏达大学（认知科学）、纽约大学（心理学）和哥伦比亚大学（应用分析）任教。他拥有明尼苏达大学的神经科学博士学位和爱荷华大学的心理学学士学位。 课程详细描述 研讨会的目标是更深入地了解机器智能。学生将通过准备针对必读内容的幻灯片演示来引导课堂讨论。学生应尽可能多地参与课堂讨论 - 请记住，研讨会是为了讨论。具体来说：