Einführung in Computational Neuroscience
Introduction to Computational Neuroscience
Lehrveranstaltung 0000000970 im SS 2018
Basisdaten
| LV-Art | Vorlesung mit integrierten Übungen |
|---|---|
| Umfang | 3 SWS |
| betreuende Organisation | Lehrstuhl für Realzeit-Computersysteme (Prof. Wille komm.) |
| Dozent(inn)en | |
| Termine |
Di, 09:45–12:30, 3999 |
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 | Die Vorlesung zeigt anhand von Beispielen das methodische Vorgehen bei der Analyse und Modellierung von Neuronen, neuronalen Systemen und Verhaltensleistungen. Stichworte: Spiking neurons, resting membrane potential, ion channels, action potential, Hodgkin-Huxley model, phase plane analysis, leaky integrate-and-fire model, synaptic transmission, synaptic plasticity. Neural networks: perceptron, Hebb's learning rule, Hopfield networks. Analysis of spike trains (reverse correlation) and firing rate (regression and system identification). Optimal estimation: minimum variance, maximum likelihood, maximum a-posteriori, mechanisms of sensory fusion. Modelling of sensorimotor systems. *Leistungsnachweis* |
|---|---|
| Links |
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