Vorlesung: Advanced Computational Neuroscience I - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung: Advanced Computational Neuroscience I
Untertitel
Veranstaltungsnummer 530074
Semester WiSe 2021/22
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 14
erwartete Teilnehmendenanzahl 50
Heimat-Einrichtung III. Physikalisches Institut - Biophysik
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Montag, 25.10.2021 12:00 - 14:00, Ort: (Raum SR16, F.02.125: Seminarraum 16 (DPI), Gebaeude Fakultät Physik: Friedrich-Hund-Platz 1 (Fak. Physik))
Art/Form
Teilnehmende BIO MSC 1

INF MSC 1

PHY MSC 1
ECTS-Punkte 3

Räume und Zeiten

(Raum SR16, F.02.125: Seminarraum 16 (DPI), Gebaeude Fakultät Physik: Friedrich-Hund-Platz 1 (Fak. Physik))
Montag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (14x)
Montag, 14.02.2022, Montag, 11.04.2022 12:00 - 14:00

Studienbereiche

Kommentar/Beschreibung

Die interdisziplinaere Vorlesung "Computational Neuroscience" wendet sich an fortgeschrittene Studierende der Biologie, Informatik sowie Physik. Die Veranstaltung wird die Grundlagen der Neurophysiologie auffrischen und von dort aus die Theorie neuronaler Informationsverarbeitung in einzelnen Zellen sowie kleinen und groesseren Netzwerken vermitteln. Bezuege zur technischen Neuroinformatik werden dabei auch aufgezeigt. Grundlegende mathematische Kenntnisse sind erforderlich.

Lernziele:
Erlernen der heute bekannten neuronalen Algorithmen zum selbständigen Lernen und Strukturbildung in biologisch realistischen neuronalen Netzen.
Gewinn eines Einblicks in die Möglichkeiten dieser Methoden im Bereich technischer Systeme (Roboter).

Modulinhalte:
Correlation-based ('Hebbian') Learning (Learning from the intrinsic data structure);
Differential Hebbian Learning (Learning of temporal sequences);
Reinforcement Learning (Learning from reward and punishment);
Supervised Learning (Learning from examples).

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Zeitgesteuerte Anmeldung: Advanced Computational Neuroscience I".
Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:
  • Die Anmeldung ist möglich von 25.10.2021, 00:00 bis 31.01.2022, 23:59.