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Computational Neuroscience: Eine Ringvorlesung von Modellen bis zu Anwendungen
Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications

Lehrveranstaltung 0000002916 im WS 2016/7

Basisdaten

LV-Art Vorlesung
Umfang 2 SWS
betreuende Organisation Professur für Audio-Signalverarbeitung (Prof. Seeber)
Dozent(inn)en
Termine

Zuordnung zu Modulen

weitere Informationen

Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).

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 (3-4 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
Links E-Learning-Kurs (z. B. Moodle)
TUMonline-Eintrag

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SemesterTitelDozent(en)Termine
SS 2024 Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications Gjorgjieva, J. Luksch, H. Seeber, B. Di, 18:00–19:30
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SS 2023 Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications Gjorgjieva, J. Luksch, H. Seeber, B. Di, 18:00–19:30
WS 2022/3 Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications Gjorgjieva, J. Hemmert, W. Luksch, H. Seeber, B. Wolfrum, B. Di, 18:00–19:30
SS 2022 Computational Neuroscience: Eine Ringvorlesung von Modellen bis zu Anwendungen Gjorgjieva, J. Luksch, H. Di, 18:00–19:30
sowie einzelne oder verschobene Termine
WS 2021/2 Computational Neuroscience: Eine Ringvorlesung von Modellen bis zu Anwendungen Hemmert, W. Luksch, H. Di, 18:00–19:30, virtuell
SS 2021 Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications Luksch, H. Di, 18:00–19:30, virtuell
WS 2020/1 Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications Hemmert, W. Luksch, H. Di, 18:00–19:30, virtuell
SS 2020 Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications Luksch, H.
WS 2019/20 Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications Hemmert, W. Luksch, H. Di, 18:00–19:30, MIBE E.126
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SS 2017 Computational Neuroscience: A Lecture Series from Models to Applications Di, 18:00–19:30
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