ECTS - University of Pisa
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) | |
| COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE | INF/01 | LEZIONI | 60 |
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Gli obiettivi del corso "Computational neuroscience" comprendono la modellizzazione neurale bio-inspirata, le reti neurali di tipo spiking e reservoir computing, modelli computazionali avanzati di neuroni per l'apprendimento, architetture e metodi di apprendimento per reti neurali dinamiche / ricorrenti per i dati temporali e l'analisi delle loro proprietà. Ruolo delle neuroscienze computazionali nelle applicazioni del mondo reale (per casi di studio).
The objectives of "Computational neuroscience" class include bio-inspired neural modelling, spiking and reservoir computing neural networks, advanced computational neural models for learning, architectures and learning methods for dynamical/recurrent neural networks for temporal data and the analysis of their properties, the role of computational neuroscience in real-world applications (by case studies).
La conoscenza viene verificata attraverso test scritti (materiale di laboratorio e report) e un esame orale.
Knowledge is verified through written tests (lab material and reports) and an oral exam.
La conoscenza è verificata attraverso test scritti e un esame orale. La parte scritta include il materiale del laboratorio (codice sviluppato durante il corso) e una relazione su un argomento teorico avanzato o con scopo applicativo (progetto).
Knowledge is verified through written tests and an oral exam. Written part include lab material (code developed during the course) and a report on advanced theoretical topic or with applicative aim (project).
Consapevolezza della potenzialità correnti e delle limitazioni dei sistemi CNS e dei sistemi avanzati per l'apprendimento automatico.
Awareness of current potentiality and limitations of CNS/advanced machine learning based systems.
La conoscenza viene verificata attraverso test scritti (materiale di laboratorio e report) e un esame orale.
Knowledge is verified through written tests (lab material and reports) and an oral exam.
Il corso comprende lezioni di teoria e corsi di esercitazione mediante l'esperienza diretta dei laboratori, che mirano a esemplificare, implementare (codice MATLAB) e applicare i concetti sviluppati durante le lezioni.
Le lezioni sono in aula, tipicamente con l'aiuto di diapositive (proiezione). Usiamo una piattaforma di e-learning per fornire materiale didattico (diapositive, assegnazioni, software, ecc.).
Partecipazione: fortemente consigliata. Metodi didattici: lezioni, laboratori e lavori di progetto.
The course includes theory lessons and exercise classes by direct lab experience, which aim to exemplify, implement (MATLAB code) and apply the concepts developed during the lessons.
The lessons are face-to-face, typically with the help of slides (projection). We use e-learning platform to deliver learning material (slides, assignments, software etc.).
Attendance: strongly advised. Teaching methods: Lectures, labs and project work
Il corso è una introduzione ai principi fondamentali delle Neuroscienze Computazionali, considerando sia la modellazione neurale bio-ispirata che il punto di vista computazionale.
Il contenuto di quest'anno include i seguenti argomenti:
The course is an introduction to fundamentals of Computational Neuroscience, considering both the bio-inspired neural modelling and the computational point of view.
The content of this year includes the following topics:
Note del corso (fornite dai docenti). Ulteriori riferimenti includono:
Course notes (provided by the instructors).
Further references include:
La prova scritta è tipicamente basata sul materiale delle esperienze dei laboratori (codice sviluppato durante il corso) e su un report di un argomento teorico avanzato (in forma scritta / diapositiva) o con un obiettivo applicativo (progetto con codice e risultati). Il materiale viene consegnato in anticipo dallo studente.
Il test orale consiste in un'intervista tra il candidato e il docente su tutte le parti del programma e, se utile, nella discussione sul test scritto. Durante l'esame orale l'allievo deve essere in grado di dimostrare la propria conoscenza del materiale didattico e di poter discutere la letturatura con profondità e correttezza dell'espressione, mostrando anche la capacità di relazionare le varie nozioni acquisite e una consapevolezza sufficiente dei limiti e delle potenzialità dei sistemi CNS. Per accedere all'esame orale, gli studenti devono aver ottenuto un livello sufficiente nelle prove scritte.
The written test is typically based on material from the lab experience (code developed during the course) and on a report on advanced theoretical topic (in written/slide form) or with applicative aim (project with code and results). The material is delivered in advance by the student.
The oral test consists in an interview between the candidate and the course lecturers on all parts of the program and, where appropriate, in the discussion on the written test. During the oral exam the student must be able to demonstrate her/his knowledge of the course material and be able to discuss the reading matter thoughtfully and with propriety of expression, also showing the ability to relate the various notions acquired and a sufficient awareness of the limits and potential of CNS systems.
To take the oral exam, students must have obtained a sufficient grade in the written tests.
CNS: Informazioni sulla modalità delle lezioni saranno fornite sul sito Moodle del corso e li aggiornate.
For the LAB during the course you have to bring your device (BYOD policy).
Special info CNS: Infomation on the course modality will be provided in the ML Moodle site and updated therein.
For the LAB during the course you have to bring your device (BYOD policy).
