Computational Neuroscience: Eine Ringvorlesung von Modellen bis zu Anwendungen
Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications
Lehrveranstaltung 0000000007 im SS 2015
Basisdaten
LV-Art | Vorlesung |
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Umfang | 2 SWS |
betreuende Organisation | Professur für Audio-Signalverarbeitung (Prof. Seeber) |
Dozent(inn)en | |
Termine |
Zuordnung zu Modulen
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EI7646: Computational Neuroscience: Eine Ringvorlesung von Modellen bis zu Anwendungen / Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
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ergänzende Hinweise | Allgemeiner Überblick: Anatomische und physiologische Grundlagen der Neurowissenschaften (2 VL, Luksch): - Grundlagen der Neurowissenschaften, Evolution, Modellsysteme, grundlegende Funktionen (sensorisches Organ → ZNS → Motorantwort), Anatomie (Wirbeltier/Mensch), genereller Aufbau des auditorischen und visuellen Systems und der wichtigsten Verarbeitungsstufen - neuronale Informationsübertragung: Grundlagen Ruhe- und Aktionspotenzial, synaptische Übertragung, neuronale Morphologie, Verarbeitung im Dendriten, kleine Netzwerke etc., in vitro electrophysiology (+ imaging) Modellierung: Neuronale Dynamik und Kodierung (4 VL, Herz, Leibold) - Modellierung einzelner Neurone (klassische computational neuroscience, spiking models, current models, firing rate models) und was wir von Mathe / Physik über Neurone lernen können - Neuronenpopulationen; (Sparse) coding, Theorie neuronaler Netzwerke, assoziatives Lernen (Hebbian, STDP), reinforcement learning, supervised vs. unsupervised learning - Grundlagen der neuronalen Signalverarbeitung und Modellierung; neurale Kodierung/Dekodierung; Korrelationen, reverse correlations, rezeptive Felder; Informationstheorie Integration im Nervensystem (4 VL, Flanagin, Glasauer, MacNeilage, Sirota) - Lernen und Gedächtnis: Hippocampal formation, episodic memory and space representation - Räumliche Wahrnehmung und Navigation - Psychophysik, perceptual decision making (human/animal, Diffusion models, Bayesian models) - fMRI und die Modellierung der Verbindung zwischen Gehirnarealen, connectome) Engineering für Neurowissenschaften und Neuroprothesen (4 VL, Kleinsteuber, Seeber, Sirota) - Messung neuraler Aktivität in vivo, Mehrkanal-Electrophysiologie, Datenaufnahme, -analyse und -interpretation - Machine learning and information retrieval in hochdimensionalen Daten - Phenomenologische Modelle des Gehirns - Anwendung auf Hörgeräte und Neuroprothesen (Cochlea Implantate) Ein Überblick über aktuelle Forschung am Bernstein Center for Computational Neuroscience Munich |
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Links |
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