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9.29J / 8.261J 2002春季課程:神經科學的電腦應用導論(Introduction to Computational Neuroscience, Spring 2002)


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燈號說明

審定:無
翻譯:李和庭(簡介並寄信)、宋欣東(簡介並寄信)
編輯:徐雅各(簡介並寄信)

Neurons and some equations used to model neuronal behavior.
神經元和一些用來建構神經行為模型的方程式(圖片由麻省理工學院大腦和認知科學系的Seung and Schneider實驗室熱心提供)。
Neurons and some equations used to model neuronal behavior. (Image courtesy of Seung and Schneider Laboratories, MIT Department of Brain and Cognitive Sciences.)

課程重點

這個課程對計算神經科學的現況,提供了一個完整的介紹與基礎訓練,特別強調必要的思考。一份綜合閱讀的書單用以檢視計算神經科學領域,以及建立讓未來從事研究工作的人能在職場上使用的知識基礎。指定作業能幫助學生專注在課堂中所涵蓋的重要觀點,這個課程也提供了一個豐富的網路相關資源連結目錄。

This course offers a thorough introduction to and grounding in the current state of computational neuroscience, emphasizing critical thinking. A comprehensive reading list surveys the field of computational neuroscience and establishes a base of information that future researchers will be able to utilize throughout their careers. The assignments help students focus on the important aspects of the topics covered in the class. An extensive list of links to related resources is also provided.

課程描述

以數學方式介紹神經的編碼與動力學、迴旋積分、相關性、線性系統、fourier分析、訊號偵測方法論、或然率理論及資訊理論。應用於特別是視覺系統的神經編碼、Hodgkin-Huxley及相關神經刺激模型、離子通道的隨機模型、傳導理論與突觸訊息傳送模型。

Mathematical introduction to neural coding and dynamics. Convolution, correlation, linear systems, Fourier analysis, signal detection theory, probability theory, and information theory. Applications to neural coding, focusing on the visual system. Hodgkin-Huxley and related models of neural excitability, stochastic models of ion channels, cable theory, and models of synaptic transmission.

師資

講師:
H. Sebastian Seung 教授

上課時數

教師授課:
每週2節
每節1.5小時

程度
大學部 / 研究所
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原文聲明

 
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