Course code FYS388

FYS388 Beregningsorientert nevrovitenskap

Emnet kan ha endringer på grunn av koronarestriksjoner. Se Canvas og StudentWeb for info.

English course information

Søk etter andre emner

Viser emneinfo for studieåret 2021 - 2022.

Emneansvarlige: Gaute Tomas Einevoll
Medvirkende: Hans Ekkehard Plesser
Studiepoeng: 10
Ansvarlig fakultet: Fakultet for realfag og teknologi
Frekvens: Årlig (neste gang 2021)
Undervises på språk: EN
(NO=norsk, EN=Engelsk)
Undervises i periode:
Høstparallellen
Første gang: Studieår -1
Emnets innhold:
Utvalgte temaer knyttet til matematisk modellering av (i) signalbehandling i nerveceller, (ii) nevral koding og dekoding, (iii) reseptoriske felt i synssystemet, (iv) informasjonsoverføring i nervesystemet, (v) modeller for nerveceller, (vi) biologiske nevrale nettverksmodeller, (vii) læring og hukommelse.
Læringsutbytte:
Oppnå en overordnet forståelse av hvordan nevrobiologiske systemers egenskaper kan modelleres matematisk og kunne orientere seg videre i faglitteraturen innen beregningsorientert nevrovitenskap. Kunne formulere og løse enkle modeller fra beregningsorientert nevrovitenskap. Kunne orientere seg i og tilegne seg kunnskaper fra vitenskapelig litteratur innen fagfeltet for å kunne utvikle mer kompliserte modeller. Forstå at matematiske metoder er nødvendige for å forstå komplekse nevrobiologiske prosesser.
Læringsaktiviteter:
Forelesninger.  Løse oppgaver ved bruk av analytiske og beregningsorienterte metoder. Kombinasjon av digital og fysisk undervisning.
Læringsstøtte:
Studentene vil kunne treffe faglærerne utenfor den strukturerte undervisningstiden, også via videokonferansesystemer.
Pensum:
Hovedsakelig utdrag fra Sterratt et al.: "Principles of Computational Modeling in Neuroscience" 
Forutsatte forkunnskaper:
Grunnleggende emner i matematikk og informatikk.
Anbefalte forkunnskaper:
Grunnleggende emner i fysikk (mekanikk, elektromagnetisme, termisk fysikk)
Vurderingsordning:
Muntlig slutteksamen. Studenten bli stilt spørsmål fra pensum av sensor og faglærer.
Sensor:
Sensor vil i tillegg til å delta på muntlig eksamen også bli bedt om å bidra med evaluering av emnets innhold og undervisningsopplegg.
Merknader:
Forelesningene og øvingsveiledningen vil bli fokusert på flere korte intensive undervisningsperioder for å tilrettelegge for deltagelse av studenter fra hele Norge.
Normert arbeidsmengde:
250 timer
Opptakskrav:
Realfag
Overlapp:
5 sp overlapp med FYS386
Undervisningstid:

Forelesninger: 40 timer fordelt over flere intensive undervisningsperioder

Øvinger: 26 timer 

Eksamensdetaljer: En muntlig prøve: A - E / Ikke bestått