a6m33nin -- Neuroinformatika

Výuka | Course info

Zkouška | Exam

Zkouška bude ve čtvrtek 8.6.2015 od 10:00h místnost KN:E-128

!! Zkouškové OTÁZKY !!

Kontakty | Contacts

Přednášející | Lecturer: Daniel Novák

Cvičící | Labs TA's: Eduard Bakštein, Karla Štěpánová

Fórum

Přednášky | Lectures

  1. 23.2: Úvod do neuroinformatiky, organizace předmětu, model membrány | Introduction Přednáška 1
  2. 2.3.: Modely neuronů: iontové kanály, synapse, Hodgkin-Huxley, Wilsonův model | Neuron models /Přednáška 2
  3. 9.3.: Hodgkin-Huxley + šíření AP | HH model + AP propagation Přednáška 3
  4. 16.3.: Případová studie - Parkinsonova nemoc | Case study: Parkinson's disease (Eduard Bakštein) Přednáška 4
  5. 23.3.: LIF neuron, poissonův proces, variabilita pálení neuronu | LIF model, Poisson process Přednáška 5
  6. 30.3: Prostorová navigace u zvířat | Spatial orientation in animals (Daniel Klement)
  7. 6.4.: Populační modely, synaptická plasticita | Network models, synaptic plasticity Přednáška 7
  8. 13.4: Vědomí, pozornost, emoce, paměť | Consciousness, attention, emotions, memory (Michal Vavrecka)
  9. 20.4: Připadová studie na optické metody zobrazování (Jakub Otáhal) | Cortex modelling
  10. 27.4: Náhodné sítě ex vivo a jejich modelování,Přednáška 10
  11. 4.5: Samoorganizující se sítě, dynamické neuronové pole | Self organizing maps (Eduard Bakštein) Přednáška 11
  12. 11.5.: Učí se jako v pondělí (náhradní výuka)
  13. 18.5: Kódování, dekódování informace | Information coding (Karla Štěpánová) Přednáška 12
  14. 25.5: Kognitivní modelování | Cognitive modelling (Karla Štěpánová) Přednáška 13

Cvičení | Lab exercises

Instruction for lab exercises (update 20.4.2017)

Lab materials are published continuously during the semester in the list below. The PDF instructions will be continuously updated as well (remember to refresh the pdf page - F5!)

Materiály ke cvičením budou průběžně zveřejňovány v seznamu cvičení, stejnětak PDF instrukce budou průběžně doplňovány (pokud zobrazujete stránku s pdf v prohlížeči, nezapomeňte ji obnovit - F5).

Co je a není plagiát?

konta na serveru KSTUDENT

Program cvičení | Exercise materials

  1. Matematický aparát: numerické metody řešení dif. rovnic | Numerical integration - Euler's method
  2. Modelování neuronů I - RC a EPSP model | Neuron models: RC and EPSP
  3. Modelování neuronů II - Hodgkin-Huxley | Hodgkin-Huxley model
  4. Poissonovský spiketrain (+ LIF model) | Poisson spiketrain
  5. Vytváření simulovaného uEEG signálu, LIF model | Generation of artificial uEEG, LIF model
  6. Porovnání simulovaných dat s reálnými s reálnými | Comparison of real and simulated data
  7. Analýza reálných dat - Spike sorting | Analysis of real data - spike sorting
  8. Analýza reálných dat - okohybné pohyby | Analysis of real data - eye movements
  9. Hebbovské učení | Hebb's learning
    • 20.4.2016
  10. Spontánní aktivita neuronových sítí | Spontaneous activity of simulated networks
    • 27.4.2016
  11. Samoorganizující neuronové sítě | Self-organizing maps
    • 4.5.2016
  12. Výuka jako v pondělí (cvičení odpadá) | Monday's schedule (class cancelled)
    • 11.5.2016
  13. Kognitivní modelování| Cognitive modelling
    • 18.5.2016
  14. Kognitivní modelování: brain simulator, zápočet | Cognitive modelling, assessment
    • 25.5.2016
 
Groups:
courses/a6m33nin/start.txt · Last modified: 2017/06/26 16:41 by xnovakd1