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#20666 / #1

Seit SS 2019

Deutsch

Models of biological neural networks

5

Schwalger, Tilo

benotet

Mündliche Prüfung

Zugehörigkeit


Fakultät II

Institut für Mathematik

32363500 FG Mathematik, Arbeitsrichtung Daten-Assimilation in den Neurowissenschaften

Mathe

Kontakt


MA 7-2

Keine Angabe

schwalger@math.tu-berlin.de

Keine Angabe

Lernergebnisse

Participants know basic and advanced concepts, their biological foundations and standard models in Computational Neuroscience, in order to model and analyze complex neural processes in brain networks. They are able to: - develop simplified models by separation of time scales - analyze networks in the mean-field limit - formalize biological facts into mathematical models - formulate stochastic models for biological phenomena - simulate network models and evaluate the statistics of simulation output

Lehrinhalte

This module provides basic and advanced knowledge about the mathematical modeling, analysis and numerical simulation of biological neural networks. Specific topics addressed are: spiking neuron models, coupling of neurons, cooperative phenomena in neural networks, mean-field limits (strong and weak coupling) and continuum limits of neural networks (neural field equations for perception), associative memory and attractor dynamics (Hopfield model), competition models of decision making, synaptic plasticity

Modulbestandteile

Pflichtgruppe:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWSVZ
Models of biological neural networksVL3236 L 9969SoSeEnglisch2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Models of biological neural networks (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor- und Nachbereitung15.06.0h90.0h
120.0h(~4 LP)

Lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand:

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Prüfungsvorbereitung1.030.0h30.0h
30.0h(~1 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 150.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 5 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesungen

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Wahrscheinlichkeitstheorie I und II, Stochastische Prozesse in den Neurowissenschaften I

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Sprache

Deutsch/Englisch

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Standard.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Dayan, Abbott: Theoretical Neuroscience, MIT Press, 2005
Ermentrout, Terman: Foundations of Mathematical Neuroscience, Springer 2010
Gerstner, Kistler, Naud, Pansinski: Neuronal Dynamics, Cambridge Univ. Press 2014

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Scientific Computing (M. Sc.)14WiSe 2022/23SoSe 2024

Sonstiges

Keine Angabe