Вычислительная нейробиология

Магистратура 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Промышленное программирование)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Шпильман Алексей Александрович

Прогр. обучения: Промышленное программирование

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 44

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Вычислительная нейробиология» является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков для создания моделей нервных систем человека и животных. В результате изучения этой дисциплины студенты будут владеть основными методами и принципами моделирование нейронов и систем нейронов, позволяющих воспроизводить нервную деятельность отдельных регионов нервной системы. В результате освоения дисциплины студент должен: − знать основные физиологические свойства нейронов и нервных систем. − знать основные концепции моделирования нейронов и нервных систем; − уметь создавать программы, реализующие основные подходы к системному и объемному моделированию нервных узлов, на языке Java или C++;

Цель освоения дисциплины

формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков для создания моделей нервных систем человека и животных.

Планируемые результаты обучения

Знает основные этапы создания модели нервной системы. Оценивает время, необходимое для проведения каждого этапа создания проекта. Использует навыки планирования разработки проекта При решении практических задач.
Формулирует математический аппарат для моделирования нейронов и нервных систем. Реализует алгоритмы решения выбранной задачи на языке Java или C++. Оценивает сложность работы алгоритма.
Знает области целесообразного применения платформы языков Java или C++ для моделирования физиологических процессов в нейронах и нервных системах. Читает свой и чужой код, проводит отладку программы. Определяет целесообразность применения тех или иных библиотек для выбранной задачи.