Бакалавриат
2024/2025
Введение в вычислительную нейробиологию
Статус:
Курс по выбору (Когнитивная нейробиология)
Направление:
06.03.01. Биология
Кто читает:
Базовая кафедра Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН
Где читается:
Факультет биологии и биотехнологии
Когда читается:
3-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Осетрова Мария Станиславовна
Язык:
русский
Кредиты:
6
Программа дисциплины
Аннотация
The course is intended for third-year undergraduate students with a degree in Cognitive Neuroscience. The purpose of the Introduction to Computational Neuroscience course is to provide students with knowledge in various fields related to computational modeling of neural systems and their applications to understanding brain functions. The course covers topics such as model types, generalized linear models, data dimensionality reduction techniques, and the fundamentals of machine learning, which are fundamental to computational neuroscience. The course takes place in the format of lectures with homework aimed at putting the acquired knowledge into practice.
Цель освоения дисциплины
- Цель изучения курса «Введение в вычислительную нейробиологию» — предоставить учащимся знания в различных областях, связанных с вычислительным моделированием нейронных систем и их применениями для понимания функций мозга. Курс охватывает такие темы, как типы моделей, обобщенные линейные модели, методы уменьшение размерности данных и основы машинного обучения, которые являются фундаментальными для вычислительной нейронауки. Курс проходит в формате лекций и семинаров с домашними заданиями, нацеленными на реализацию полученных знаний на практике.
Планируемые результаты обучения
- Уметь описывать разницу между различными типами моделей, используемых в вычислительной нейробиологии, области применимости и ограничения.
- Приобретение аналитических навыков для оценки и интерпретации вычислительных моделей.
- Владение практическими навыками в применении линейных моделей и методов уменьшения размерности, относящихся к данной области.
- Способность применять вычислительные и математические методы для решения задач вычислительной нейробиологии.
- Опыт реализации и анализа вычислительных моделей с использованием соответствующих программных средств.
- Способность критически оценивать и выбирать соответствующие подходы к моделированию для конкретных исследовательских вопросов в области вычислительной нейробиологии.
Содержание учебной дисциплины
- Знакомство с вычислительной нейробиологией.
- Обобщенные линейные модели. Методы понижения размерности данных
- Применение машинного обучения в вычислительной нейробиологии. Динамические системы
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 4th module0.2 * Домашние задания + 0.2 * Домашние задания + 0.2 * Защита проекта + 0.1 * Лекционные тесты + 0.1 * Лекционные тесты + 0.2 * Промежуточный тест
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Churchland, P. S., & Sejnowski, T. J. (2016). Blending computational and experimental neuroscience. https://doi.org/10.1038/nrn.2016.114
- 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
- Computational Cognitive Neuroscience - CCBY4_019 - O'Reilly, Munakata, Hazy & Frank - 2022 - Open Educational Resources: libretexts.org - https://ibooks.ru/bookshelf/390536 - 390536 - iBOOKS
- Oyana, T. J., & Margai, F. M. (2015). Spatial Analysis : Statistics, Visualization, and Computational Methods. Boca Raton, Fla: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1045131