Nummer ML-4410 |
Titel Neuronale Datenanalyse |
Lehrform(en) Vorlesung, Übung |
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ECTS | 6 | |
Arbeitsaufwand - Kontaktzeit - Selbststudium |
Arbeitsaufwand:
180 h Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS Selbststudium:
120 h |
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Veranstaltungsdauer | 1 Semester | |
Häufigkeit des Angebots | Im Sommersemester | |
Unterrichtssprache | Englisch | |
Prüfungsform | Schriftlicher Bericht und kumulative mündliche Prüfung |
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Inhalt | In den letzten Jahren wurden die experimentellen Methoden zur Aufzeichnung der Gehirnaktivität revolutioniert. Da die Komplexität der in den Neurowissenschaften gewonnenen Daten zunimmt, wird die neuronale Datenanalyse immer wichtiger: Die komplexen mehrdimensionalen Signale, die z.B. mit Multielektroden-Arrays oder Zwei-Photonen-Bildgebung aufgezeichnet werden, können nicht mehr mit dem Auge interpretiert werden, sondern es werden rigorose Datenanalysetechniken benötigt. In diesem Kurs werden wir eine Auswahl von Themen im Zusammenhang mit der Analyse verschiedener Arten von neuronalen Daten auf der Grundlage von Konzepten des maschinellen Lernens behandeln: Zeitreihenanalyse, Spike-Sortierung, spike-getriggerter Durchschnitt/Kovarianz, Dimensionalitätsreduktionstechniken und Informationstheorie. Der Schwerpunkt liegt auf der Anwendung modernster Konzepte in der praktischen Datenanalyse von realen Datensätzen. |
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Qualifikationsziele | (1) In diesem Kurs erwerben die Studierenden Kenntnisse über grundlegende und fortgeschrittene Techniken, die für die Analyse von diskreten (Spike Trains) und kontinuierlichen (zelluläre Spannungs-/Kalziumsignale, LFP, EEG) neuronalen Signalen erforderlich sind. |
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Vergabe von Leistungspunkten/Benotung |
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%) |
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Teilnahmevoraussetzungen | Es gibt keine besonderen Voraussetzungen. | |
Dozent/in | Berens | |
Literatur / Sonstiges | Emery N Brown, Robert E Kass, und Partha P Mitra, „Multiple neural spike |
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Zuletzt angeboten | --- | |
Geplant für | --- | |
Zugeordnete Studienbereiche | INFO-INFO, MEDI-APPL, MEDI-INFO, ML-CS, ML-DIV |