Universität Wien FIND

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050105 VU Einführung in die Neuroinformatik (2017W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine

MO 30.10.2017, 06.11.2017 und 13.11.2017 10.30-13.30; MO 20.11.2017 11.00-14.00; MO 27.11.2017 10.30-13.30; MO 11.12.2017 11.00-14.00; MO 08.01.2018 10.00-13.00; MO 15.01.2018 11.00-14.00; MO 22.01.2018 und 29.01.2018 10.30-13.30
Ort: GrSE Hirnforschung, Spitalgasse 4, 1. Obergeschoß, 1090 Wien


Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Lehrziel: Verständnis für grundlegende Computermodelle des Nervennetzes, ihren Beiträgen zum Verständnis der Informationsverarbeitung im menschlichen Gehirn, sowie allgemein der Beitrag der Informatik zur Hirnforschung.

Inhalt:
Überblick Neuroinformatik/neuronale Modelle
McCulloch-Pitts Neuronen, Perceptrons, Mehrebenenperceptrons
Verteilte Repräsentationen
Lernen
Unüberwachtes Lernen, Selbstorganisierende Karten, adaptive resonance theory
Rückgekoppelte Netze, Assoziative Speicher, dynamische Modelle
Spike-response Modelle
Compartmental Models
Cognitve Neuroscience, EEG-Analyse, Brain-Computer-Interfaces

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

3 Übungen (60 Punkte)
1 Test ( 40 Punkte), ohne Unterlagen
Anwesenheit: 20 Punkte

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

mindestens 50% aus Übungen+Test

Prüfungsstoff

Vorlesungsfolien + 3 Artikel:

Elman, J. L. (1991). Distributed representations, simple recurrent networks, and grammatical structure. Machine Learning, 7, 195-224.

Gerstner W.: Spiking Neurons, in Maass W., Bishop C. (eds.): Pulsed Neural Networks, MIT Press, 1999.

Hinton G.E., McClelland J.L., Rumelhart D.E.: Distributed Representations, in Rumelhart D.E. and McClelland J.L., Parallel Distributed Processing, Explorations in the Microstructure of Cognition, Vol 1: Foundations, MIT Press, Cambridge/Boston/London, 1986.

Literatur

Eliasmith C., Anderson C.H.: Neural engineering, MIT Press 2003.

Maass W., Bishop C.M.: Pulsed Neural Networks, MIT Press 1998.

Churchland P.S., Sejnowski T.J.: The Computational Brain, MIT Press, 1992.

Rojas R.: Theorie der neuronalen Netze, Springer, Berlin/Heidelberg/New York/Tokyo, 1993

Elman J.L., Bates E.A., Johnson M.H., Karmiloff-Smith A., Parisi D., Plunkett K.: Rethinking Innateness, MIT Press/Bradford Books, Cambridge/London, 1996.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: BIO BNI

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29