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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 Imagin") 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.
Lecturers
Details
- Course type
- S-Modules
- Term
- Winter Term 2015/2016
Dates
- Lab course
- Takes place every week on Monday from NN to NN in room NN.
Requirements
The Institut für Neuroinformatik (INI) is a research unit of the Faculty of Computer Science at the Ruhr-Universität Bochum. Its scientific goal is to understand the fundamental principles through which organisms generate behavior and cognition while linked to their environments through sensory and 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 psychology and neurophysiology as well as machine learning, neural artificial intelligence, computer vision, and robotics.
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