Магистратура
2020/2021![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Вычислительная нейробиология
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
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
Программа 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.
Содержание учебной дисциплины
- Нейронное кодирование и декодирование.
- Нейроны и нейронные сети
- Адаптация и обучение.
Элементы контроля
- Домашнее задание 1
- Домашнее задание 2
- Домашнее задание 3
- Экзамен
- Домашнее задание 1
- Домашнее задание 2
- Домашнее задание 3
- Экзамен
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (2 модуль)0.19 * Домашнее задание 1 + 0.14 * Домашнее задание 2 + 0.17 * Домашнее задание 3 + 0.5 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Dayan, P., & Abbott, L. F. (2001). Theoretical Neuroscience : Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. Cambridge, Mass: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=74918
Рекомендуемая дополнительная литература
- Michael Schmuker. (2014). param-space-visu: Springer Encyclopedia of Computational Neuroscience Release. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.F1CF63