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Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn

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#40579 / #4

Seit SS 2017

Deutsch

Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn

6

Obermayer, Klaus

Benotet

Mündliche Prüfung

Deutsch

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34351300 FG Neuronale Informationsverarbeitung

Keine Angabe

Kontakt


MAR 5-6

Groiß, Camilla

sekr@ni.tu-berlin.de

http://www.ni.tu-berlin.de/teaching/

Lernergebnisse

Die Studierenden haben ein Verständnis der im Gehirn auf verschiedenen Skalen ablaufenden Prozesse. Massgeblich wird hierbei das Anwenden mathematischer und informatischer Methoden zur Untersuchung und Charakterisierung der neurophysiologischen Prozesse vermittelt.

Lehrinhalte

* Verständnis der grundlegenden Konzepte der Dynamik neuronaler Prozesse anhand von Biophysikalischer Modellierung von passiven Nervenzellen, Aktionspotentialen, Synapsen * Verständnis der grundlegenden Konzepte neuronalder Codierung im Gehirn mittels Zufallsprozessen und informationstheoretischen Maßen * Verständnis der grundlegenden Konzepte der Representation von Information im Gehirn anhand von Netzwerk-Modellen der visuellen Wahrnehmung * Verständnis der Mechanismen von Lernen und Plastizität, Assoziativspeicher und Gedächtnismodelle Praktische Arbeit mit Simulationsprogrammen (NEURON, Python, Matlab)

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Modelle zur Informationsverarbeitung im GehirnVL0434 L 870WiSe/SoSeKeine Angabe2
Modelle zur Informationsverarbeitung im GehirnUE0434 L 870WiSe/SoSeKeine Angabe2
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.06.0h90.0h
120.0h(~4 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Vorlesung: Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes. Übung: Besprechung von Übungsaufgaben, die von den Teilnehmern als Hausaufgaben bearbeitet werden. Die Übungsaufgaben umfassen die Analyse und Entwicklung von Algorithmen, den praktischen Umgang mit den besprochenen Verfahren und die theoretische Analyse von neuronalen Systemen. The lecture part consists of teaching in front of the class. Participants are expected to rehearse topics after class, using their class notes as well as recommended book chapters, in preparation for the exercises and tutorials. The weekly exercises are discussed during the tutorials. They focus on the analysis and development of algorithms, application of such methods to example problems and the theoretical analysis of neural systems.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

gute Programmierkenntnisse und mathematische Kenntnisse aus linearer Algebra, Analysis, Warscheinlichkeitstheorie, Statistik und Theorie dynmischer Systeme. mathematical prerequisites: linear algebra, analysis, probability theory, statistics, dynamical systems good programming skills

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »[NI] Modelle zur Informationsverarbeitung im Gehirn - Hausaufgabe«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Sprache(n)

Deutsch

Dauer/Umfang

60 Minuten

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Mündliche Prüfung. Voraussetzung ist das Vorliegen des unbenoteten Übungsscheins (mindestens 60% der Aufgaben müssen erfolgreich bearbeitet sein).

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Informationen zur Anmeldung sind über die Web-Seiten des Fachgebiets NI (www.ni.tu-berlin.de/teaching/)und über das Sekretariat MAR 5042 erhältlich. sekr@ni.tu-berlin.de For further information regarding the registration procedures see website www.ni.tu-berlin.de/teaching/ or ask at the office MAR 5042.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Biomedizinische Technik (M. Sc.)125SS 2017SoSe 2025
Computer Engineering (M. Sc.)134SS 2017SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)129SS 2017SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)121SS 2017SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)126WS 2017/18SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Das Modul wird in jedem Sommersemester angeboten. This seminar takes place every summer semester