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  • 주제분류
    자연과학 >생물ㆍ화학ㆍ환경 >생명과학
  • 등록일자
    2009.08.27
  • 조회수
    3,074
  •  
신경 시스템의 생물학적 기본 기능은 잘 알려져 있으나, 계산적 측면에서는 알려진 부분이 많지 않으며, 일반적인 이론이 정립되어 있지 않다. 본 수업은 “Towards a general theory of neural computation based on prediction by single neurons” (Fiorillo, 2009)에 발표된 계산적 이론을 중심으로하여, 신경과학 분야의 분자, 세포, 시스템 측면에서의 분석을 제시한다.

차시별 강의

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1. 문서 Theory Part 1: the computational goal of the nervous system: probability theory and information The course will focus on topics related to my published paper (Fiorillo, 2008): “Towards a
general theory of neural computation based on prediction by single neurons.”
URL
2. 문서 The mechanics of the neuron Basic biophysical structure and function of the neuron URL
3. 문서 Theory Part 2: how a neuron can learn Theory Part 2: how a neuron can learn to predict: synaptic plasticity, plasticity of non-synaptic ion channels, reinforcement learning, organization of the system URL
4. 문서 Neuronal plasticity computational and experimental work on synaptic and non-synaptic plasticity URL
5. 문서 Sensory Systems the visual system, efficient coding, Bayesian inference URL
6. 문서 Reward Signals: how the system acquires information of relevance to its goals dopamine, selective attention URL

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