Vorlesung: Prof. S. Yanchuk

Übungen: Rico Berner und Florian Stelzer

In dieser Vorlesung werden die prominenten Modelle der mathematischen Modellierung neuronaler Prozesse eingeführt. Neben klassischen (wie dem Hodgkin-Huxley Modell) werden auch neuere Beispiele vorgestellt, anhand derer die notwendigen mathematischen Methoden zur Untersuchung neuronaler Modelle vermittelt werden. Der Fokus dieser Vorlesung liegt auf niedrigdimensionalen mathematischen Modellen, wie gewöhnlichen Differentialgleichungen und neuronalen Netzwerken, die die Hauptprinzipien der Modellierung neuronaler Dynamik darstellen.

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Vorlesung: MA650;  Di: 10:00 s.t. bis 11:30

Übung: MA650; Di: 12:30 s.t. bis 14:00

(17.04.2018 bis 18.07.2018)

• W. Gerstner, W. M. Kistler, R. Naud and L. Paninski,  Neuronal Dynamics From single neurons to networks and models of cognition, 2014.
  
• E. Izhikevich "Dynamical systems in neuroscience: The geometry of excitability and bursting", The MIT Press, 2005
• E. Izhikevich, Which model to use for cortical spiking neurons?, IEEE Trans. Neur. Networks, 15, 1063 (2004)

Complementary reading

• Bear, Connors, Paradiso, Neuroscience. Exploring the brain, Wolters Kluwer, 2016.

• Slides for Lecture 1
  
• BB Script for Lecture 2 and 3
• Lecture 4
• Lecture 5
• Lecture 6
• Lecture 7
• Lecture 8
• Lecture 9
• Lecture 10
• Topics for exam preparation