Activation Dynamics in Sensory Brain Areas

Ziel des Moduls ist es, Grundlagen zum Verständnis neuronaler Strukturen und Funktion zu entwickeln, insbesondere im Hinblick auf sensorische Informationsverarbeitung in der Großhirnrinde.

Zentrale Problemfelder der systemischen Neurowissenschaften, Fragen nach neuronaler Kodierung von Information, kortikaler Organisation von Aktivitätsdynamiken, deren Kopplung an Wechselwirkungen sowie Veränderbarkeit durch Lernprozesse werden im Modul behandelt. Mittels der Einführung in experimentelle und theoretische Herangehensweisen wird angestrebt, ein grundlegendes Verständnis zur Erforschung von Gehirnfunktionen und deren Abstraktion in mathematischen Modellen zu entwickeln.

Im Blockpraktikum werden optische Verfahren zur Ableitung neuronaler Aktivität ("Optical Imaging") angewendet. Diese bildgebenden Verfahren werden durch elektrophysiologische Messungen ergänzt. Aktuelle Kernfragen zu Verarbeitungsprozessen im Sehsystem bilden den experimentellen Schwerpunkt.

In der begleitenden Vorlesung (Einführung in die Neurophysiologie sensorischer Hirnareale) werden Grundlagen neuronaler Prozesse und Modellierungsansätze berücksichtigt. Im Seminar werden ausgewählte Themen zum Verständnis kognitiver Hirnfunktion anhand aktueller Literatur bearbeitet.

Das Blockpraktikum erstreckt sich über 6 Wochen.

Lecturers

Details

Course type
S blocks
Term
Summer Term 2015

Dates

Lab course
Takes place every week on Monday from tba to tba in room tba.
First appointment is on 01.04.2015

Requirements

Grundmodulprüfungen der Bachelorstudiengänge Biologie der RUB (B. A., B. Sc.) oder Bachelorabschluss, Aufbaumodule in Neurobiologie und Sinnesphysiologie, gute Kenntnisse in Mathematik und Programmieren.

The Institut für Neuroinformatik (INI) is a central research unit of the Ruhr-Universität Bochum. We aim to understand the fundamental principles through which organisms generate behavior and cognition while linked to their environments through sensory systems and while acting in those environments through effector systems. Inspired by our insights into such natural cognitive systems, we seek new solutions to problems of information processing in artificial cognitive systems. We draw from a variety of disciplines that include experimental approaches from psychology and neurophysiology as well as theoretical approaches from physics, mathematics, electrical engineering and applied computer science.

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