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Introduction to Computational Neuroscience

Modul EI7322

Dieses Modul wird durch Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik bereitgestellt.

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Modulversion vom SS 2014

Von dieser Modulbeschreibung gibt es historische Versionen. Eine Modulbeschreibung ist immer so lange gültig, bis sie von einer neuen abgelöst wird.

verfügbare Modulversionen
WS 2017/8SS 2017SS 2014

Basisdaten

EI7322 ist ein Semestermodul in Deutsch auf Master-Niveau das im Sommersemester angeboten wird.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • weitere Module aus anderen Fachrichtungen
  • Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
150 h 45 h 5 CP

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

Die Vorlesung zeigt anhand von Beispielen das methodische
Vorgehen bei der Analyse und Modellierung von Neuronen,
neuronalen Systemen und Verhaltensleistungen.
Inhalt in Stichpunkten:
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, firing rate analysis with regression and system identification. Optimal estimation: minimum variance, maximum likelihood, maximum a-posteriori, mechanisms of sensory fusion.Modelling of sensorimotor systems.

Lernergebnisse

Nach Abschluss des Moduls sind Studierende in der Lage, neuronalen Systemen und Verhaltensleistungen zu verstehen, die Analyse und Modellierung von Neuronen zu bewerten und Modelle von Neuronen und neuronalen Netzwerken sowie sensomotorischen Systemen zu implementieren und zu analysieren.

Voraussetzungen

Grundlagen der Systemtheorie
Grundlagen der Informatik

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lehrveranstaltungen und Termine

ArtSWSTitelDozent(en)Termine
VI 3 Introduction to Computational Neuroscience Di, 09:45–12:30, 0509.04.999

Lern- und Lehrmethoden

Als Lehrmethode wird in der Vorlesungen Frontalunterricht, in den Übungen Arbeitsunterricht (Berechnung ausgewählter Beispiele am Computer) gehalten.

Medienformen

Folgende Medienformen finden Verwendung:
- Präsentationen
- Skript
- Übungen mit Programmierbeispielen am Computer

Literatur

Folgende Literatur wird empfohlen:

- Dayan P, Abbott LF: Theoretical Neuroscience, Computational
and Mathematical Modeling of Neural Systems. MIT Press 2001/2005

- Kandel ER, Schwartz JH, Jessell TM: Principles of Neural Science. 4th ed. McGraw-Hill, New York. 2000

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

Die Prüfung erfolgt mündlich. In dieser soll nachgewiesen werden, dass funktionale Zusammenhänge von neuralen Systemen und ihrem Verhalten verstanden wurden. Darüber hinaus sollen die wichtigsten Erkenntnisse aus der Vorlesung und Übung zur geeigneten Modelle und Implementierung abgerufen werden können.

Wiederholbarkeit

Eine Wiederholungsmöglichkeit wird im Folgesemester angeboten.

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