Vorlesung
2 SemesterwochenstundenBTU-Vorlesungsverzeichnis ↗- Mittwoch07 Okt 2026 bis 27 Jan 202711:30 bis 13:00
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13849Fakultät 1 – MINT – Mathematik, Informatik, Physik, Elektro- und Informationstechnik
Einführung in Computational Neuroscience
Titel auf Englisch: Introduction to Computational Neuroscience
Lernergebnisse
Upon completion of the module, students are able to understandof neuronal systems and behavioral performance, to evaluate the analysis and modeling of neurons, as well as to implement and to analyse neurons and neural networks.
Inhalte
Based on examples the module presents the methodical procedure for the analysis and modeling of neurons and neural systems. Ethical aspects are discussed in connection with animal and human experiments. Presented Topics: Spiking neurons, resting membrane potential, ion channels, action potential, Hodgkin-Huxley model, phase plane analysis, leaky integrate-and-fire model, synaptic transmission, synaptic plasticity, firing rate neurons, neural networks, perceptron, Hebb's learning rule, attractor networks.
Voraussetzungen
Verpflichtende Voraussetzungen
Keine
Prüfungsmodalitäten
- Successful completion of exercises
- Written exam, 120 minutes OR
- Oral examination, 30-45 minutes
Termine im WiSe 26/27
Übung
2 SemesterwochenstundenBTU-Vorlesungsverzeichnis ↗- Mittwoch07 Okt 2026 bis 27 Jan 202713:45 bis 15:15
- Mittwoch07 Okt 2026 bis 27 Jan 202715:30 bis 17:00
Prüfung
BTU-Vorlesungsverzeichnis ↗- Montag08 Mär 202711:00 bis 13:00
Angeboten in
- Artificial IntelligenceM.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Advanced Methods
- InformatikB.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Praktische Informatik
- Künstliche Intelligenz TechnologieM.Sc.
Wahlpflichtkomplex: Kognitions- und Neurowissenschaft
| Studiengang | Abschluss | Wahlpflichtkomplex |
|---|---|---|
| Artificial Intelligence | M.Sc. | Advanced Methods |
| Informatik | B.Sc. | Praktische Informatik |
| Künstliche Intelligenz Technologie | M.Sc. | Kognitions- und Neurowissenschaft |
Literatur und Materialien
- P. Dayan, L. Abbott, Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems (2005), MIT Press, ISBN 978-0262541855
- Gerstner W, Kistler WM, Naud R, Paninski L: Neuronal Dynamics: From single neurons to networks and models of cognition, Cambridge University Press (2014), https://neuronaldynamics.epfl.ch
Bewertungen von Studierenden
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