신경.뇌과학/coursera_Computational Neuroscience
1주차 - 강의 계획서
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2022. 12. 2. 21:38
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:
- 코스 소개 및 기본 신경 생물학
- 뉴런은 무엇을 암호화하는가? 신경 인코딩 모델
- 뉴런에서 정보 추출: 신경 디코딩
- 정보 및 코딩 원칙
- 밑바닥부터 시작하는 뇌 시뮬레이션: 단일 뉴런 모델
- 뉴런의 시냅스와 네트워크 모델링
- 두뇌는 어떻게 학습하는가? 시냅스 가소성 모델링 및 학습
- 행동 학습: 강화 학습
권장 교재
- 다얀과 애벗의 이론 신경과학 1장과 수학 부록
- 다얀과 애벗의 이론 신경과학 2장; 스파이크, 리케 외, 부록
- 다얀과 애벗의 이론 신경과학 3장
- 다얀과 애벗의 이론 신경과학 4장
- 다얀과 애벗의 이론 신경과학 5장과 6장
- 다얀과 애벗의 이론 신경과학 7장
- 다얀과 애벗의 이론 신경과학 8장과 10장
- 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