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Single neuron models

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Februar, März, 1. Apriljeweils Anmeldungen bitte direkt an Frau Susan Köhler, susan. Neurokognition ist ein Forschungsfeld, welches an der Schnittstelle zwischen Psychologie, Neurowissenschaft, Informatik und Physik angesiedelt ist.

Stochastic Neuron Models | Priscilla E. Greenwood | Springer

Es dient zum Verständnis des Gehirns auf der einen Seite und der Entwicklung intelligenter adaptiver Systeme auf der anderen Seite. In Neurokognition I werden vorwiegend realistische single neuron models Modelle und Netzwerkeigenschaften sowie das Lernen vorgestellt.

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Dafür werden ein Skript zum Selbststudium sowie zwei praktische Übungen in den ersten Vorlesungswochen angeboten. Syllabus Introduction Single neuron models introduction motivates the goals of the course and basic concepts of models.

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It further explains why computational models are useful to understand the brain and why cognitive computational models can lead to a new approach in modeling truly intelligent agents. These biological abilities yield a potentially attractive alternative to conventional computing strategies.

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For an in-depth introduction, see this Skript. Part I Model neurons Part I describes the basic computational elements in the brain, the neurons.

A neuron is already an extremely complicated device. Thus, models at different abstraction levels are introduced.

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