Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Bilişim Enstitüsü
/
BLU 621E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Hesaplamalı Sinirbilimi
İngilizce
Computational Neuroscience
Dersin Kodu
BLU 621E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
-
3
3
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Murat Okatan
Dersin Amaçları
1. Sinir sisteminin başlıca unsurlarının yapı ve işleyiş açısından moleküler ölçekten organizma ölçeğine kadar tanıtılması.
2. Sinir sisteminde gerçekleşen elektriksel olayların biyofiziğinin açıklanması ve bunların matematiksel modellenmesi.
3. Beyin-bilgisayar-arayüzleri ile veri toplanması ve toplanan verilerin istatistiksel işaret işleme yöntemleri ile incelenmesi.
4. Olabilirliğe dayalı sinirsel etkinlik modelleri ve bunların sinirsel şifre çözümünde kullanılması.
Dersin Tanımı
Merkezi ve çevresel sinir sistemi ve bunların alt yapıları. Duyusal sistemler. Nöronların ve glia hücrelerinin anatomisi ve fizyolojisi. Nernst ve Goldman Denklemleri. Hücre zarının elektriksel eşdeğer devresi. Hodgkin-Huxley Denklemleri. Beyin-bilgisayar arayüzleri. Kayıt teknikleri. Aksiyon potansiyellerinin dalga şekillerine göre sınıflandırılması. Aksiyon potansiyeli katarlarının 'Nokta süreci Genel Doğrusal Modeller' kullanılarak analizi. Aksiyon potansiyeli katarlarının şifre çözümü.
Dersin Çıktıları
Bu dersi alan öğrenciler;
1) Sinir sisteminin anatomi ve fizyolojisinin bilgi akışı ve işlenişini nasıl sağladığı,
2) Bu bilgi işlem süreçlerinin hücre dışı kayıt teknolojisi ile nasıl izlendiği,
3) Elde edilen hücre dışı kayıtların istatistiksel modelleme ve işaret işleme yoluyla nasıl açıklandığı,
4) Sinir hücrelerinin bireysel ve toplu etkinliklerinin modellenmesi ve şifre çözümü,
hakkında bilgi sahibi olacaklardır.
Önkoşullar
Diferansiyel Denklemler, Olasılık ve İstatistik
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
[1] Eric R. Kandel, James H. Schwartz, Thomas M. Jessell, Steven A. Siegelbaum, A. J. Hudspeth, Principles of Neural Science, Fifth Edition, McGraw Hill Medical Books, 2013.
[2] Yudi Pawitan, In All Likelihood: Statistical Modelling and Inference Using Likelihood, Oxford University Press, 2001.
[3] D.J. Daley, D. Vere-Jones, An Introduction to the Theory of Point Processes, Volume 1, Springer, 2007.
[4] P. McCullagh, John A. Nelder, Generalized Linear Models, Chapman & Hall/CRC, 1989.
[5] Richard D. Keynes, Nerve and Muscle, Fourth Edition, Cambridge University Press, 2011.
Diğer Referanslar
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024