neu241 - Computational Neuroscience - Introduction (Veranstaltungsübersicht)

neu241 - Computational Neuroscience - Introduction (Veranstaltungsübersicht)

Department für Neurowissenschaften 12 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Wintersemester 2017/2018 Prüfungsleistung
Vorlesung
  • Kein Zugang 6.03.241 - Computational Neuroscience - Introduction Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Greschner
    • Apl. Prof. Dr. Jannis Hildebrandt
    • Prof. Dr. Jutta Kretzberg

    Montag: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 04.12.2017), Ort: W02 2-224
    Dienstag: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 05.12.2017), Ort: W02 2-224
    Mittwoch: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 06.12.2017), Ort: W02 2-224
    Donnerstag: 09:00 - 14:00, wöchentlich (ab 07.12.2017), Ort: W02 2-224
    Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 07.12.2017), Ort: W03 1-152
    Freitag: 09:00 - 14:00, wöchentlich (ab 08.12.2017), Ort: W02 2-224
    Termine am Mittwoch, 11.10.2017 10:00 - 11:00, Ort: W03 1-152
    Content of the module: The topics - Biophysical neuron models - Network models - Spike train analysis - Statistical learning in neuroscience - Statistical learning for the analysis of neuronal population activity will be introduced in lectures, discussed in depth using selected literature in the seminar and consolidated in computer-based hands-on exercises. _____ Inhalte der Veranstaltung: Die Themen - Biophysikalische Neuronenmodelle - Netzwerkmodelle - Spike Train Analyse werden in der Vorlesung eingeführt, durch passende Literatur im Seminar vertieft und in Übungsaufgaben am Computer praktisch umgesetzt.
Seminar
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    • Prof. Dr. Martin Greschner
    • Apl. Prof. Dr. Jannis Hildebrandt
    • Prof. Dr. Jutta Kretzberg

    Montag: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 04.12.2017), Ort: W02 2-224
    Dienstag: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 05.12.2017), Ort: W02 2-224
    Mittwoch: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 06.12.2017), Ort: W02 2-224
    Donnerstag: 09:00 - 14:00, wöchentlich (ab 07.12.2017), Ort: W02 2-224
    Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 07.12.2017), Ort: W03 1-152
    Freitag: 09:00 - 14:00, wöchentlich (ab 08.12.2017), Ort: W02 2-224
    Termine am Mittwoch, 11.10.2017 10:00 - 11:00, Ort: W03 1-152
    Content of the module: The topics - Biophysical neuron models - Network models - Spike train analysis - Statistical learning in neuroscience - Statistical learning for the analysis of neuronal population activity will be introduced in lectures, discussed in depth using selected literature in the seminar and consolidated in computer-based hands-on exercises. _____ Inhalte der Veranstaltung: Die Themen - Biophysikalische Neuronenmodelle - Netzwerkmodelle - Spike Train Analyse werden in der Vorlesung eingeführt, durch passende Literatur im Seminar vertieft und in Übungsaufgaben am Computer praktisch umgesetzt.
Übung
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    • Prof. Dr. Martin Greschner
    • Apl. Prof. Dr. Jannis Hildebrandt
    • Prof. Dr. Jutta Kretzberg

    Montag: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 04.12.2017), Ort: W02 2-224
    Dienstag: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 05.12.2017), Ort: W02 2-224
    Mittwoch: 09:00 - 16:00, wöchentlich (ab 06.12.2017), Ort: W02 2-224
    Donnerstag: 09:00 - 14:00, wöchentlich (ab 07.12.2017), Ort: W02 2-224
    Donnerstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (ab 07.12.2017), Ort: W03 1-152
    Freitag: 09:00 - 14:00, wöchentlich (ab 08.12.2017), Ort: W02 2-224
    Termine am Mittwoch, 11.10.2017 10:00 - 11:00, Ort: W03 1-152
    Content of the module: The topics - Biophysical neuron models - Network models - Spike train analysis - Statistical learning in neuroscience - Statistical learning for the analysis of neuronal population activity will be introduced in lectures, discussed in depth using selected literature in the seminar and consolidated in computer-based hands-on exercises. _____ Inhalte der Veranstaltung: Die Themen - Biophysikalische Neuronenmodelle - Netzwerkmodelle - Spike Train Analyse werden in der Vorlesung eingeführt, durch passende Literatur im Seminar vertieft und in Übungsaufgaben am Computer praktisch umgesetzt.
Hinweise zum Modul
Teilnahmevoraussetzungen
Programming experience in Matlab (e.g. acquired by a 6 ECTS programming course)
Kapazität/Teilnehmerzahl 18 (

Registration procedure / selection criteria: StudIP; sequence of registration, attandance in pre-meeting

Recommended in combination with:
neu770 Neuroscientific data analysis in Matlab (prior to the course)
neu250 Computational Neuroscience - Statistical Learning (after the course)

)
Prüfungszeiten
during the course
Prüfungsleistung Modul
Portfolio, consisting of daily short tests, programming exercises, short reports
Kompetenzziele
++ Neurosci. knowlg.
+ Scient. Literature
+ Social skills
++ Interdiscipl. knowlg
++ Maths/Stats/Progr.
+ Data present./disc.

+ Scientific EnglishUpon successful completion of this course, students
• are able to implement and apply algorithms in Matlab
• have learned to handle scientific data independently
• have acquired theoretical and practical knowledge of advanced data analyis techniques
• know about computational model approaches on different levels of abstraction
• know how to perform model simulations for single cells and small neuronal networks
• can interpret simulation results in a neuroscientific context