Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Computational Neurotechnology / Numerische Neurotechnologie

In diesem Abschnitt werden die grundlegenden Konzepte und Techniken neuronaler Netze behandelt. Die Studierenden lernen die Architektur, Trainingsmethoden und Anwendungen von neuronalen Netzen kennen.

• Grundlagen der künstlichen neuronalen Netze
• Backpropagation und andere Trainingsalgorithmen
• Architekturen wie Feedforward-, rekurrente und konvolutionale Netze
• Optimierungsmethoden wie Gradient Descent
• Anwendungen in Bilderkennung, Sprachverarbeitung und anderen Bereichen

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Analyse von Spiketrain-Daten aus neuronalen Aufnahmen. Es werden verschiedene Methoden zur Interpretation und Analyse dieser Daten eingeführt.

• Grundlagen der neuronalen Spikes und Spiketrains
• Methoden zur Detektion und Klassifizierung von Spikes
• Analyse der zeitlichen Muster von Spiketrains
• Korrelationsanalysen und ihre Anwendungen
• Werkzeuge und Software für die Spiketrain-Analyse

Hier werden die verschiedenen Methoden der funktionellen Bildgebung des Gehirns erklärt. Die Studierenden lernen die Prinzipien, Anwendungen und Einschränkungen dieser Methoden kennen.

• Grundlagen der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI)
• Positronen-Emissions-Tomographie (PET) und Single-Photon-Emissionscomputertomographie (SPECT)
• Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetenzephalographie (MEG)
• Vergleich und Kombination verschiedener Neuroimaging-Methoden
• Anwendungen in der klinischen und kognitiven Neurowissenschaft

Dieser Abschnitt behandelt die mathematischen Werkzeuge und Modelle zur Beschreibung neuronaler Systeme. Die Studierenden lernen, wie diese Modelle zur Analyse und Vorhersage neuronaler Aktivitäten eingesetzt werden.

• Grundlagen der dynamischen Systeme und Differentialgleichungen
• Hodgkin-Huxley-Modell und andere biophysikalische Modelle
• Neuronale Netze als dynamische Systeme
• Stochastische Prozesse in der neuronalen Modellierung
• Anwendungen und Simulationen neuronaler Systeme