phy734 - Introduction to Neurophysics (Complete module description)

phy734 - Introduction to Neurophysics (Complete module description)

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Module label Introduction to Neurophysics
Modulkürzel phy734
Credit points 6.0 KP
Workload 180 h
(
Präsenzzeit:56 Stunden Selbststudium: 124 Stunden
)
Institute directory Institute of Physics
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master's Programme Physics, Engineering and Medicine (Master) > Mastermodule
Zuständige Personen
  • Anemüller, Jörn (module responsibility)
  • Anemüller, Jörn (Prüfungsberechtigt)
  • Brand, Thomas (Prüfungsberechtigt)
  • Dietz, Mathias (Prüfungsberechtigt)
  • Kollmeier, Birger (Prüfungsberechtigt)
  • Uppenkamp, Stefan (Prüfungsberechtigt)
Prerequisites
Bachelor in Physik, Technik und Medizin oder entsprechend
Skills to be acquired in this module
Die Studierenden erkennen, wie die Dynamik in Nervennetzen durch ein Zusammenspiel physikalischer, chemischer und biologischer Prozesse ermöglicht wird. Sie haben einen Überblick über die wichtigsten physikalischen Messverfahren zur Quantifizierung von Struktur und Funktion von Nervensystemen. Sie können die Mathematik als grundlegende Sprache zur Beschreibung biophysikalischer Prozesse im Nervensystem mittels Stochastik, linearer Algebra, Differentialgleichungen nutzen. Sie verfügen über das Wissen über Informationsrepräsentation auf unterschiedlichen Längen- und Zeitskalen: Sie sind mit dem Übergang von mikroskopischen Modellen und Prozessen zu makroskopischen Funktionsmodellen vertraut. Sie verstehen Lernprozesse 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

·         Dekodierung 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
Literaturempfehlungen
- 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
Lehrveranstaltungsform Comment SWS Frequency Workload of compulsory attendance
Lecture 2 WiSe 28
Exercises 2 WiSe 28
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Examination Prüfungszeiten Type of examination
Final exam of module
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