Neuronale Netzwerke B, SS06
Das Gehirn als Rechner

http://www.igi.tugraz.at/lehre/NNB/SS06/

Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung (708)



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 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. Detaillierte Neuronenmodelle
  5. Plastizität von Neuronalen Schaltkreisen
  6. Lernen und Memory in biologischen Organismen
  7. Organisation von Berechnungen im Nervensystem

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



Inhaltsverzeichnis mit Links zu Unterlagen

Hier werden im Laufe des Semesters Unterlagen zur Verfügung gestellt.
Diese Seite wird während des Semester immer auf dem aktuellen Stand gehalten und wir werden hier diverse Vorlesungsunterlagen anbieten.

1. Einführung

2. Nicht-spikende Neuronenmodelle

3. Modelle für spikende Neuronen

4. Neuronale Kodierung

5. Neural Circuits

6. Detailierte Neuronen Modelle

7. Synaptische Plastizität und Lernen



Neuigkeiten

Auf dieser Seite wird zusammengefaßt was es auf dieser Homepage Neues gibt. Diese Seite wird im Laufe des Semesters immer am neuesten Stand gehalten.

DatumNeuigkeit
26.7.07 Ergebnisse vom gestrigen Test gibts hier. Einsichtnahme bitte bis kommenden Dienstag, 31.7. per e-mail an Robert Legenstein ausmachen.
27.6.07 Vorläufige Endergebnisse der Übungen gibts unter Aufgaben/Ergebnisse.
20.6.07 Ergebnisse der Übungen bis Blatt 6 gibts unter Aufgaben/Ergebnisse.
18.6.07 Ergebnisse der Übungen bis Blatt 5 gibts unter Aufgaben/Ergebnisse.
5.6.07 Die Übungen am 12.6.2007 entfallen.
18.4.07 Der Matlab-Kode zu Aufgabe 3 ist nun online unter Aufgaben/Ergebnisse erhätlich.
27.3.07 Die Ergebnisse des ersten Aufgabenblattes gibts unter Aufgaben/Ergebnisse
17.2.07 Diese Homepage wird veröffentlicht. Falls Sie Anregungen oder Beschwerden zur Homepage haben senden Sie eine e-mail.


Organisation

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Zeit und Ort

Vortragende

Benotung

Die Note für die Übung ergibt sich aus den Übungsblättern (meist praktische Arbeiten, Simulationen).

Bonusbeispiele können freiwillig bearbeitet werden. Damit können Sie Ihre Note verbessern.

Die Note für die Vorlesung wird bestimmt durch die Punkte auf

Die Punkte des Abschlußtests und die der Aufgabenblätter werden aufaddiert und daraus wird die Note bstimmt.

Richtlinien zur Abgabe von Lösungen



Richtlinien zur Abgabe von Lösungen



Literatur

Einführende Artikel

Bücher




Für die LV interessante Links

Informationen über das Gebiet Computational Neuroscience

Demos

Diverses