1주차 - 강의 계획서

강의에서 다룰 주제:

• 기본 신경생물학
• 신경 인코딩
• 신경 디코딩
• 정보 이론
• 단일 뉴런 모델링
• 시냅스 및 네트워크 모델: 피드포워드 및 반복 네트워크
• 시냅스 가소성과 학습

 

스케쥴:

1. 코스 소개 및 기본 신경 생물학
2. 뉴런은 무엇을 암호화하는가? 신경 인코딩 모델
3. 뉴런에서 정보 추출: 신경 디코딩
4. 정보 및 코딩 원칙
5. 밑바닥부터 시작하는 뇌 시뮬레이션: 단일 뉴런 모델
6. 뉴런의 시냅스와 네트워크 모델링
7. 두뇌는 어떻게 학습하는가? 시냅스 가소성 모델링 및 학습
8. 행동 학습: 강화 학습

 

권장 교재

1. 다얀과 애벗의 이론 신경과학 1장과 수학 부록
2. 다얀과 애벗의 이론 신경과학 2장; 스파이크, 리케 외, 부록
3. 다얀과 애벗의 이론 신경과학 3장
4. 다얀과 애벗의 이론 신경과학 4장
5. 다얀과 애벗의 이론 신경과학 5장과 6장
6. 다얀과 애벗의 이론 신경과학 7장
7. 다얀과 애벗의 이론 신경과학 8장과 10장
8. 다얀과 애벗의 이론 신경과학 9장

 

강의를 듣기 위한 권장 배경 지식

• 선형대수학, 미적분학, 확률론의 기본 개념
• 특히 벡터와 행렬을 포함하는 간단한 방정식의 이해
• 간단한 함수의 구별 및 확률 분포에 대한 이해

 

• 숙제의 경우 Matlab, Octave, Python에 대한 기본 지식 요구

 

https://www.coursera.org/learn/computational-neuroscience/supplement/SRruJ/welcome-message-course-logistics