Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
28.05.2022 05:37:19
phy734 - Introduction to Neurophysics (Complete module description)
Original version English Download as PDF
Module label Introduction to Neurophysics
Module code phy734
Credit points 6.0 KP
Workload 180 h
(
Präsenzzeit:56 Stunden Selbststudium: 124 Stunden
)
Institute directory Institute of Physics
Applicability of the module
  • Master's Programme Physics, Engineering and Medicine (Master) > Mastermodule
Responsible persons
Anemüller, Jörn (Authorized examiners)
Dietz, Mathias (Authorized examiners)
Brand, Thomas (Authorized examiners)
Kollmeier, Birger (Authorized examiners)
Uppenkamp, Stefan (Authorized examiners)
Prerequisites
Bachelor in Physik, Technik und Medizin oder entsprechend
Skills to be acquired in this module
Erkennen, wie die Dynamik in Nervennetzen durch ein Zusammenspiel physikalischer, chemischer und biologischer Prozesse ermöglicht wird.  Überblick über die wichtigsten physikalischen Messverfahren zur Quantifizierung von Struktur und Funktion von Nervensystemen.  Nutzung der Mathematik als grundlegende Sprache zur Beschreibung biophysikalischer Prozesse im Nervensystem mittels Stochastik, linearer Algebra, Differentialgleichungen.  Informationsrepräsentation auf unterschiedlichen Längen- und Zeitskalen: Übergang von mikroskopischen Modellen Prozessen zu makroskopischen Funktionsmodellen.  - Lernen und Adaptation als Anpassung eines biophysikalischen Systems an seine Umgebung
Module contents
 Biophysik synaptischer und neuronaler Übertragung  Modellierung einzelner Nervenzellen: Hodgkin Huxley model, integrate and fire model, Ratenmodell,  Biophysik neuronaler Sensorik in auditorischer, visueller und mechano-sensorischer Modalität  Beschreibung neuronaler Dynamik: Theorie dynamischer Systeme, von mikroskopischer zu makroskopischer Aktivität.  Prinzipien von Messverfahren neuronaler Aktivität: von Einzelzellableitungen zur EEG, MEG und fMRI  Beschreibung der Funktion kleiner Nervennetze: Rezeptive Felder und ihre Beschreibung mit linearen und nicht-linearen Modellen  Der neuronale Code: Spikes, spike trains, Populationscodierung, Zeit- vs. Ratencode  Decodierung neuronaler Aktivität und ihre Anwendungen  Simulation künstlicher neuronale Netze als ein Funktionsmodell, Hopfield Netzwerk, Boltzmann Maschine, Perzeptron und tiefe Netze  Informationstheoretische Ansätze, Stimulusstatistik, Entropie, Transinformation  - Lernen und Plastizität, Konditionierung und Verstärkungslernen, Hebb'sches Lernen, LTP, LTD
Reader's advisory
 Chow, Gutkin, Hansel, Meunier, Dalibard (Eds.): Methods and Models in Neurophysics (2003)  Dayan, Abbott: Theoretical Neuroscience (2005)  Galizia, Lledo (Eds.): Neurosciences, from molecule to behauvior (2013)  Gerstner, Kistler, Naud, Paninski: Neuronal Dynamics - From single neurons to networks and models of Cognition (2014)  Rieke, Warland, de Ruyter van Steveninck, Bialek: Spikes - Exploring the neural code (1999)  Schnupp, Nelken, King: Auditory Neuroscience (2010)
Links
Language of instruction English
Duration (semesters) 1 Semester
Module frequency Wintersemester
Module capacity unlimited
Modullevel / module level MM (Mastermodul / Master module)
Modulart / typ of module Pflicht / Mandatory
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method Vorlesung: 2 SWS,
Übung: 2 SWS
Vorkenntnisse / Previous knowledge
Course type Comment SWS Frequency Workload of compulsory attendance
Lecture
2 WiSe 28
Exercises
2 WiSe 28
Total time of attendance for the module 56 h
Examination Time of examination Type of examination
Final exam of module
M