Überblick

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

Lehrinhalt

Computermodelle und theoretische Modelle für Informationsverarbeitung und Lernen in biologischen Nervensystemen. Biologisch motivierte Modelle von Neuronalen Netzwerken mit praktischer Relevanz im Bereich der Mustererkennung.

In den Übungen weden Sie die besprochenen quantitative Modelle in MATLAB untersuchen

Behandelte Themen (geplant)

  1. Einführung, Das Gehirn als Rechner
  2. Nicht-Spikende Neuronenmodelle
  3. Spikende Neuronenmodelle
  4. Funktion der Zellmembran - Detaillierte Modelle
  5. Neuronale Kodierung
  6. Netzwerke von spikenden Neuronen, Liquid State Machine
  7. Spike-basiertes Lernen
  8. Reward-basiertes Lernen vom biologischen Gesichtspunkt

Voraussetzungen