計算神經科學導論

Introduction to Computational Neuroscience, Spring 2004

2004春季
本課程對神經編碼和動力學進行數學討論。主題包括卷積、相關性、線性系統、博弈理論、信號檢測理論、概率論、資訊理論和強化學習。也會講到神經編碼的應用,主要著重視覺系統,另外還會講述Hodgkin-Huxley(HH)方程和另外一些與神經興奮相關的模型,離子通道的隨機模型,電纜理論和突觸傳遞模型。

指定教科書

Dayan, Peter, and L. F. Abbott.《理論神經科學:神經系統的計算和數學建模》Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. Cambridge, MA: MIT Press,,2001,. ISBN:0262041995

課綱與詳述事項

  • 課程重點

本課程有可下載的課堂講稿,以及作業部分中的習題集。

瀏覽Seung Lab網站。

 

  • 技術需求

需要特別軟體來使用本課程內的一些檔案:.mat 和 .m

 

教學大綱

  • 課程體系

計算神經科學的基本假設是由大腦計算。這是什麼意思?一般言之,電腦是動態系統,它的狀態變數編碼外部世界的資訊。簡言之,計算等於編碼加動態機制。一些神經科學家研究神經活動或大腦的其他動態變數如何編碼資訊。另一些則嘗試解釋動態變數是如何隨著時間變化。神經動態機制的動力學又可以進一步劃分成兩個研究方向。Hodgkin和Huxley的工作是傳統方向的例子,著重於單個神經元的生物物理學;另一方向著重於網路的動力學,研究神經元相互作用凸顯的現象。因此計算神經科學可以分為三個亞分支:神經編碼,神經元的生物物理學和神經網路。

 

  • 必備先修課程

基本的生物學、化學和物理學。

微分方程或是經教師允許的相關課程。線性代數也是需要的。

認識MATLAB®或願意學習。

 

  • 課程要求

每週的習題集

期中專題

期末專題

相關連結

講者介紹

Prof. Sebastian Seung

翻譯工作人員

翻譯人員宋欣东 SONG Xindong

繁體編輯洪曉慧

簡體編輯陈盈

檔案後製處理洪曉慧