SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Podstawy neurobiologii obliczeniowej - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Podstawy neurobiologii obliczeniowej
Kod przedmiotu 13.1-WF-FizD-PNO-S17
Wydział Wydział Fizyki i Astronomii
Kierunek Fizyka
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2017/2018
Informacje o przedmiocie
Semestr 4
Liczba punktów ECTS do zdobycia 4
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania polski
Sylabus opracował
  • dr hab. Jarosław Piskorski, prof. UZ
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 30 2 - - Egzamin
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Zapoznanie studentów z teoretycznymi, obliczeniowymi i praktycznymi elementami neurobiologii
obliczeniowej. Przygotowanie do pracy w pracowni neurobiologii obliczeniowej w jednostce medycznej lub
naukowej.

Wymagania wstępne

Znajomość podstaw rachunku prawdopodobieństwa, biostatystyki oraz matematycznych metod neurobiologii
obliczeniowej. Umiejętność programowania w języku Python lub języku R

Zakres tematyczny


1) Neuron i modele oparte na konduktancji
2) Uproszczone modele neuronu i populacji neuronów
3) Analiza czasu występowania pików
4) Asocjatory i plastyczność synaptyczna
5) Przetwarzanie dużych wolumenów danych w bioinformatyce / big data w bioinformatyce
6) Podstawowe modele sieci
7) Szybkie sieci z modelowaniem wprost
8) Samoorganizujące się sieci i algorytmy genetyczne
9) Modelowanie statystyczne w neurobiologii obliczeniowej
10) Sieci chaotyczne


Podczas ćwiczeń studenci będą rozwiązywali zadania programistyczne związane z powyższymi
tematami posługując się językiem Python lub R.

Metody kształcenia

Wykład problemowy oraz konwersatoryjny. Ćwiczenia laboratoryjne, zadania programistycznie oraz projekty.

Efekty kształcenia i metody weryfikacji osiągania efektów kształcenia

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład:
Warunkiem zaliczenia wykładu jest zdanie egzaminu końcowego pisemnego polegającego na
opisaniu kilku problemów teoretycznych.
Ćwiczenia:
W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci wykonywać będą otwarte projekty oparte o zawartość
wykładów.

Obciążenie pracą

Obciążenie pracą Studia stacjonarne
(w godz.)
Studia niestacjonarne
(w godz.)
Godziny kontaktowe (udział w zajęciach; konsultacjach; egzaminie, itp.) 52 -
Samodzielna praca studenta (przygotowanie do: zajęć, kolokwium, egzaminu; studiowanie literatury przygotowanie: pracy pisemnej, projektu, prezentacji, raportu, wystąpienia; itp.) 55 -
Łącznie 107 -
Punkty ECTS Studia stacjonarne Studia niestacjonarne
Zajęcia z udziałem nauczyciela akademickiego 2 -
Zajęcia bez udziału nauczyciela akademickiego 2 -
Łącznie 4 -

Literatura podstawowa

[1] Thomas Trappenberg, Fundamentals of Computational Neuroscience 2nd Edition
[2] Peter Dayan, Laurence F. AbbottTheoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems (Computational Neuroscience Series) Revised ed. Edition

Literatura uzupełniająca

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr hab. Mirosław Dudek, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 27-09-2017 11:28)