Course details

8.3047

Neuroinformatics (Lecture + Tutorial)

 L
WS 2022 Prof. Dr. Gordon Pipa OFFLINE
6h/wk
12 ECTS 		B.Sc modules:
CS-BP-NI - Neuroinformatics
CS-BWP-NI - Neuroinformatics
KOGW-PM-NI - Neuroinformatics
KOGW-WPM-NI - Neuroinformatics

CS-BW - Bachelor elective course
CS-MW - Master elective course 		Thu: 14-16
Fri: 10-12
Fri: 12-14

Voraussetzungen: Angewandte Mathematik, oder Lineare Algebra, Analysis In diesem Vortrag werden wir innovative Ansätze aus dem Bereich der Neuroinformatik diskutieren. Ziel der Vorlesung ist es, die Studierenden mit dem Konzept der Modellierung und Abstraktion von Daten und dem aktuellen Wissen über Rechenprozesse im Gehirn vertraut zu machen. Nach einer kurzen Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und lineare Modelle für Regression und Klassifikation beginnen wir eine Reise durch die Bereiche der grafischen Modelle und des Liquid Computing. Im letzten Teil der Vorlesung schließen wir mit einem Ausblick auf die Selbstorganisation mit dem Ziel, die Informationsverarbeitung in komplexen Systemen wie dem Gehirn zu optimieren. Um das in diesem Kurs erworbene Wissen mit wissenschaftlichen Fragestellungen zu verknüpfen, wird in jeder zweiten Vorlesung eine 30-minütige 3W-Session angeboten. Die drei großen W sind: warum sollte ich das lernen / wofür kann ich es verwenden / wie kann es wichtig sein meine Bachelor - und Masterarbeit . Die Vorlesung wird zu Beginn der Semesterferien durch ein Blockseminar zur Entschlüsselung neuronaler Aktivität ergänzt. Dieser Kurs ist für Bachelorstudierende im dritten Semester und für Masterstudierende als Pflichtmodul vorgesehen.