澳洲神经信息处理BMEN90002Neural Information Processing课程介绍

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神经信息处理

BMEN90002

Neural Information Processing

学习目标

课程内容：

本课程将向学生介绍大脑和神经系统中信息处理和学习的基本机制。课程将以信号和系统建模方法为基础，展示数学和计算建模在理解和模拟神经系统中的应用。神经模型方面会涉及到膜电位、动作电位、神经编码、神经模型和神经学习。神经信息处理的应用会在诸如电生理学和神经假体等领域得到展示。

课程主题：

用信息论方法分析神经信息处理；动作电位(棘波)的产生和传播；霍奇金-赫胥黎方程；神经信息的编码和传输(尖峰率、相关性和同步性)；神经模型(二进制、基于速率、霍奇金-赫胥黎和多室)；生物神经系统中的突触可塑性和学习(学习的突触基础，短期、中期和长期，以及基于速率的Hebbian学习模型)；突触的锋电位时间依赖性可塑性(STDP )；高阶神经通路和系统(皮层结构和电路)。

学习成果：

顺利完成本课程后，学生应该能够：

1、描述神经系统的结构和功能。

2、计算平衡神经属性。

3、描述突触的类型和特性。

4、描述动作电位产生的膜机制。

5、用点过程(泊松)解释神经反应。

6、使用信息论方法评估神经处理。

7、实现和分析简单的和生物学上详细的神经模型的输入-输出特征。

8、描述生物神经信号分析的基本原理。

9、描述大脑和神经系统的学习机制。

10、描述高阶神经通路和系统。

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