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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Cognitive Neuroscience for AI Developers - Cheatsheet
Cognitive Neuroscience for AI Developers - Cheatsheet Synaptische Plastizität: Langzeitpotenzierung (LTP) und Langzeitdepression (LTD) Definition: Mechanismen neuronaler Anpassung; LTP - Verstärkung synaptischer Verbindungen; LTD - Schwächung synaptischer Verbindungen Details: LTP: Anhaltende Erhöhung der synaptischen Stärke nach starker und wiederholter Erregung. LTD: Anhaltende Verringerung der ...

Cognitive Neuroscience for AI Developers - Cheatsheet

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Cognitive Neuroscience for AI Developers - Exam
Cognitive Neuroscience for AI Developers - Exam Aufgabe 1) Synaptische Plastizität ist ein grundlegender Mechanismus der neuronalen Anpassung, der in zwei Hauptformen auftritt: Langzeitpotenzierung (LTP) und Langzeitdepression (LTD). Diese Mechanismen beeinflussen die synaptische Stärke und spielen eine entscheidende Rolle beim Lernen, Gedächtnis und der neuronalen Anpassung. Während LTP eine anha...

Cognitive Neuroscience for AI Developers - Exam

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Was beschreibt Langzeitpotenzierung (LTP) im neuronalen Kontext?

Welcher Rezeptor ist häufig mit der Langzeitpotenzierung (LTP) assoziiert?

Wie wird Langzeitdepression (LTD) typischerweise induziert?

Welche Rolle spielt der Hippocampus in Lern- und Gedächtnisprozessen?

Wie interagieren Hippocampus und Neokortex bei Lern- und Gedächtnisprozessen?

Wie werden Lernprozesse in KI-Systemen modelliert?

Welche neuronalen Netzwerke sind für die räumliche Aufmerksamkeit verantwortlich?

Welches Konzept beschreibt die Fähigkeit, irrelevante Informationen zu unterdrücken und sich auf spezifische Stimuli zu konzentrieren?

Welche Auswirkungen hat Aufmerksamkeit auf kognitive Prozesse?

Welcher Bereich des Gehirns ist für höhere kognitive Funktionen verantwortlich?

Was bewertet der Entscheidungsfindungsprozess im präfrontalen Kortex?

Wie lautet die Formel für erwarteten Nutzen?

Was misst die fMRT, um neuronale Aktivität sichtbar zu machen?

Welche Auflösung bietet die fMRT?

Welche besonderen Anforderungen hat die fMRT zur Bildbearbeitung und Datenanalyse?

Was sind Neuronale Netze und woraus ziehen sie ihre Inspiration?

Was beschreibt die Struktur eines neuronalen Netzes?

Wie erfolgt der Lernprozess in neuronalen Netzen?

Was bezeichnet man mit 'Modellierung von kognitiven Prozessen' in der KI?

Was beschreibt kognitive Architektur?

Was versteht man unter 'Reinforcement Learning' in der KI?

Welche Software-Tools werden zur Simulation und Modellierung neuronaler Prozesse verwendet?

Was sind wichtige Analysewerkzeuge in der Simulation neuronaler Prozesse?

Welche mathematische Grundlagen sind in der Modellierung neuronaler Prozesse relevant?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Cognitive Neuroscience for AI Developers an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Neuronale Grundlagen des Lernens und Gedächtnisses

Dieser Abschnitt behandelt die grundlegenden neuronalen Mechanismen, die Lernen und Gedächtnis ermöglichen.

  • Synaptische Plastizität, einschließlich Langzeitpotenzierung (LTP) und Langzeitdepression (LTD)
  • Funktion und Bedeutung von Hippocampus und Neokortex in Lern- und Gedächtnisprozessen
  • Rolle von Neurotransmittern wie Dopamin und Glutamat bei Lernvorgängen
  • Modellierung neuronaler Netzwerke zur Nachbildung von Lernmechanismen
  • Einfluss von Synapsenstärke und neuronaler Aktivität auf Gedächtnisbildung
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Kognitive Prozesse und ihre neuronalen Korrelate

Hier wird das Zusammenspiel zwischen kognitiven Prozessen und ihren neuronalen Grundlagen untersucht.

  • Aufmerksamkeit und relevante neuronale Netzwerke
  • Wahrnehmungsverarbeitung und sensorische Integration im Gehirn
  • Entscheidungsfindung und kognitive Kontrolle im präfrontalen Kortex
  • Neuronale Grundlagen von Sprache und Kommunikation
  • Arbeitsgedächtnis und seine neuronalen Korrelate
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Neuroimaging-Techniken

Dieser Teil der Vorlesung stellt die grundlegenden Technologien und Verfahren zur Bildgebung des Gehirns vor.

  • Funktionsweise und Anwendungen der fMRT (funktionelle Magnetresonanztomographie)
  • EEG (Elektroenzephalographie) zur Messung elektrischer Aktivität des Gehirns
  • PET (Positronen-Emissions-Tomographie) für Stoffwechselprozesse
  • MEG (Magnetoenzephalographie) für zeitliche und räumliche Analyse neuronaler Aktivitäten
  • Vergleich der verschiedenen Techniken und deren Einsatzgebiete
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Anwendungen der Neurowissenschaften in der KI-Entwicklung

Die Vorlesung beleuchtet, wie Erkenntnisse aus der Neurowissenschaft zur Verbesserung von KI-Systemen beitragen können.

  • Neuronale Netze und ihre Inspirationsquelle im Gehirn
  • Einsatz von Neurofeedback in der Optimierung von Algorithmen
  • Modellierung von kognitiven Prozessen in künstlicher Intelligenz
  • Bioinspirierte Algorithmen und deren Anwendungsbereiche
  • Maschinelles Lernen und parallele Verarbeitungsmodelle
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Integration von Theorie und Praxis

Neben theoretischem Wissen bietet die Vorlesung praktische Übungen zur Verknüpfung von Theorie und Anwendung.

  • Praktische Anwendungen von neuroimaging Daten
  • Simulation und Modellierung neuronaler Prozesse mit Software-Tools
  • Einblicke in aktuelle Forschung und Innovationen
  • Workshops zur Implementierung von KI-Algorithmen
  • Projektarbeiten zur Vertiefung des Wissens und Konzeption eigener Modelle
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Cognitive Neuroscience for AI Developers an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung Cognitive Neuroscience for AI Developers ist ein essentieller Bestandteil des Informatikstudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg. Dieser Kurs bietet eine detaillierte Einführung in die kognitiven und neuronalen Mechanismen, die das Lernen, Gedächtnis und andere kognitive Prozesse steuern. Studierende haben die Möglichkeit, die Relevanz dieser Mechanismen für die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz zu verstehen. Die Kombination aus theoretischen und praktischen Einheiten vermittelt ein fundiertes Wissen, das sowohl in der Forschung als auch in der industriellen Anwendung von großer Bedeutung ist.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Die Studienleistung besteht aus einer Klausur am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird jedes Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Neuronale Grundlagen des Lernens und Gedächtnisses, Kognitive Prozesse und ihre neuronalen Korrelate, Neuroimaging-Techniken, Anwendungen der Neurowissenschaften in der KI-Entwicklung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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