Überblick

Lehrinhalt

Biologische informationsverarbeitende Systeme ('wetware') sind künstlichen in vielerlei Hinsicht überlegen. Wie wird Information in solchen Systemen verarbeitet? Was steckt hinter der Intelligenz menschlichen Handelns?

In dieser LV werden die wichtigsten Modelle für Informationsverarbeitung in Nervensystemen von biologischen Organismen vorgestellt und mittels Computer-Simulationen analysiert.

In den Übungen weden Sie die besprochenen quantitative Modelle in Matlab oder mittels Simulationsprogrammen wie GENESIS und NEURON untersuchen und eigene Experimente durchführen.

Unter dem Menüpunkten Links und Literatur finden Sie Pointers zu Informationen die Ihnen helfen sollen, sich eine Orientierung über den Stoff und das wissenschaftliche Umfeld dieser LV zu verschaffen.

Behandelte Themen (geplant)

  1. Einführung in die Anatomie/Physiologie des Gehirns
  2. Die Rechen-Komponenten des Gehirns: Neuronen und Synapses
  3. Modelle für neuronale Schaltkreise auf verschiedenen Abstraktionsebenen
  4. Plastizität von Neuronalen Schaltkreisen
  5. Assoziative Speicher
  6. Überwachtes Lernen in biologischen Organismen
  7. Kodierung von Information im Nervensystem
  8. Organisation von Berechnungen im Nervensystem
  9. Globale Gehirntheorien
  10. Experimentelle Methoden der Neuroscience

Tutorials (geplant)

  1. Aktionspotentialgenerierung und das Hodgkin-Huxley Model
  2. Räumliche Modelierung (Dentriten) von Neuronen
  3. Synaptische Integration
  4. Ionenkanäle erzeugen eine Vielfalt von Neuronentypen
  5. Simulation eines großen Netzwerkes

Voraussetzungen