Warning
This page is located in archive. Go to the latest version of this course pages. Go the latest version of this page.

a6m33nin -- Neuroinformatika

Výuka | Course info

Zkouška | Exam

tbd

Kontakty | Contacts

Přednášející | Lecturer: Daniel Novák

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

Fórum

Přednášky | Lectures

  1. 22.2: Úvod do neuroinformatiky, organizace předmětu, model membrány | Introduction
  2. 1.3.: Modely neuronů: iontové kanály, synapse, Hodgkin-Huxley, Wilsonův model | Neuron models
  3. 8.3.: Hodgkin-Huxley + šíření AP | HH model + AP propagation
  4. 15.3.: Případová studie - Parkinsonova nemoc | Case study: Parkinson's disease (Eduard Bakštein)
  5. 22.3.: LIF neuron, poissonův proces, variabilita pálení neuronu | LIF model, Poisson process
  6. 29.3: Prostorová navigace u zvířat | Spatial orientation in animals (Daniel Klement)
  7. 5.4.: Populační modely, synaptická plasticita | Network models, synaptic plasticity
  8. 12.4: Vědomí, pozornost, emoce, paměť | Consciousness, attention, emotions, memory (Michal Vavrecka)
  9. 19.4: Připadová studie na optické metody zobrazování (Jakub Otáhal) | Cortex modelling
  10. 26.4: Náhodné sítě ex vivo a jejich modelování,
  11. 3.5: Samoorganizující se sítě, dynamické neuronové pole | Self organizing maps
  12. 10.5: Kódování, dekódování informace | Information coding
  13. 17.5.: Učí se jako v úterý (náhradní výuka)
  14. 25.5: Kognitivní modelování | Cognitive modelling (Karla Štěpánová)

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
    • 1.3.2018
  3. Modelování neuronů II - Hodgkin-Huxley | Hodgkin-Huxley model
    • 8.3.2018
  4. Poissonovský spiketrain (+ LIF model) | Poisson spiketrain
    • 15.3.2018
  5. Vytváření simulovaného uEEG signálu, LIF model | Generation of artificial uEEG, LIF model
    • 22.3.2018
  6. Porovnání simulovaných dat s reálnými s reálnými | Comparison of real and simulated data
    • 28.3.2018
  7. Analýza reálných dat - Spike sorting | Analysis of real data - spike sorting
    • 5.4.2018
  8. Analýza reálných dat - okohybné pohyby | Analysis of real data - eye movements
    • 12.4.2018
  9. Hebbovské učení | Hebb's learning
    • 19.4.2018
  10. Spontánní aktivita neuronových sítí | Spontaneous activity of simulated networks
    • 26.4.2018
  11. Samoorganizující neuronové sítě | Self-organizing maps
    • 3.5.2018
  12. Kognitivní modelování| Cognitive modelling
    • 10.5.2018
  13. Výuka jako v úterý (cvičení odpadá) | Tuesday's schedule (class cancelled)
    • 17.5.2018
  14. Kognitivní modelování: brain simulator, zápočet | Cognitive modelling, assessment
    • 24.5.2018
courses/a6m33nin/start.txt · Last modified: 2018/01/29 11:03 by bakstedu