Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
08.12.2021 09:03:32
phy734 - Einführung in die Neurophysik (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Einführung in die Neurophysik
Modulkürzel phy734
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
(
Präsenzzeit:56 Stunden Selbststudium: 124 Stunden
)
Einrichtungsverzeichnis Institut für Physik
Verwendbarkeit des Moduls
  • Master Physik, Technik und Medizin (Master) > Mastermodule
Zuständige Personen
Anemüller, Jörn (Prüfungsberechtigt)
Dietz, Mathias (Prüfungsberechtigt)
Brand, Thomas (Prüfungsberechtigt)
Kollmeier, Birger (Prüfungsberechtigt)
Uppenkamp, Stefan (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen
Bachelor in Physik, Technik und Medizin oder entsprechend
Kompetenzziele
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
Modulinhalte
 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
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
Unterrichtssprache Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul Wintersemester
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
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
Lehrveranstaltungsform Kommentar SWS Angebotsrhythmus Workload Präsenz
Vorlesung
2 WiSe 28
Übung
2 WiSe 28
Präsenzzeit Modul insgesamt 56 h
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Klausur (max 120 Min.) oder mündliche Prüfung (30 Min.)