ECTS - University of Pisa
Modulo Computational neuroscience (CNS):
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).
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
Il corso punta a fornire conoscenze generali su temi di neuroscienze e psicofisiologia, introducendo i fondamentali di anatomia e fisiologia cerebrale, e tecniche per le neuroimmagini. Queste ultime hanno rivoluzionato le neuroscienze, permettendo finalmente di indagare i correlati del comportamento e delle funzioni mentali. Rivedremo i principii di base, applicazioni cliniche e di ricerca di tomografia a emissione di positroni e risonanza magnetica funzionale (PET, fMRI). I concetti condivisi da diversi tipi di neuroimaging saranno discussi, dal disegno di paradigmi sperimentali all’elaborazione e interpretazione di dati, al fine di esplorare diversi argomenti: percezione, linguaggio, azioni e controllo motorio.
Module Computational neuroscience (CNS):
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).
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
The "Behavioral and Cognitive Neurosciences" class aims at providing the students with an introduction to general themes in Neuroscience and Psychophysiology. Specifically, the course aims first at introducing the fundamentals of brain anatomy, brain physiology and brain imaging methodologies. Neuroimaging techniques provided cognitive neuroscience with an unprecedented tool to investigate the neural correlates of behavior and mental functions. Here we will mainly review the basic principles, research and clinical applications of positron emission tomography (PET) and functional magnetic resonance imaging (fMRI). Solid background in the concepts common to many types of neuroimaging, ranging from study design to data processing and interpretation, will be discussed to address neuroscientific topics, such as perception, language, action representation and motor control.
Modulo Computational neuroscience (CNS): La conoscenza viene verificata attraverso test scritti (materiale di laboratorio e report) e un esame orale.
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
La partecipazione alle lezioni e l’acquisizione di principi di base di neuroscienze comportamentali e cognitive saranno valutati tramite un esame scritto.
Module Computational neuroscience (CNS): Knowledge is verified through written tests (lab material and reports) and an oral exam.
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
The participation to the class and the acquisition of basis principles in Behavioral and Cognitive Neuroscinces will be tested through a written test.
Modulo Computational neuroscience (CNS):
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
Gli studenti dovranno familiarizzarsi con gli argomenti principali di neuroscienze cognitive e comportamentali, e con l’impiego di tecniche di imaging cerebrale strutturale e funzionale per studiare le basi neurali delle funzioni cognitive. I principii di base dell’acquisizione di dati di neuroimmagini dovranno essere acquisiti.
Module Computational neuroscience (CNS):
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:introd
The students have to become familiar with main topics in cognitive neuroscience and with the employment of brain structural and functional imaging approaches to investigate the neural bases of cognitive functions. Basic principles of brain imaging data acquisition and processing should be acquired.
Modulo Computational neuroscience (CNS):
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).
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
Le conoscenze saranno verificate attraverso un esame scritto con domande teoriche e metodologiche.
Module Computational neuroscience (CNS): 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).
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
Knowledge is verified through a written test with questions on both theorical and methodological aspects of behavioral and cognitive neurosciences.
Modulo Computational neuroscience (CNS):
Consapevolezza della potenzialità correnti e delle limitazioni dei sistemi CNS e dei sistemi avanzati per l'apprendimento automatico.
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
Conoscenza degli aspetti metodologici e teorici relativi ai temi delle neuroscienze comportamentali e cognitive; sviluppo di un approccio critico in relazoine allo studio dei correlati neurali del funzionamento cerebrale
Module Computational neuroscience (CNS): Awareness of current potentiality and limitations of CNS/advanced machine learning based systems.
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
Modulo Computational neuroscience (CNS): La conoscenza viene verificata attraverso test scritti (materiale di laboratorio e report) e un esame orale.
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
La conoscenza viene verificata attraverso un test scritto con domande sugli aspetti teorici e metodologici delle neuroscienze comportamentali e cognitive
Module Computational neuroscience (CNS): Knowledge is verified through written tests (lab material and reports) and an oral exam.
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
Knowledge is verified through a written test with questions on both theorical and methodological aspects of behavioral and cognitive neurosciences.
Modulo Computational neuroscience (CNS):
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
Conoscenze di base di fisiologia neuronale e cerebrale
Module Computational neuroscience (CNS):
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
Basic elements of brain and neuronal physiology
Modulo Computational neuroscience (CNS):
Il corso comprende lezioni di teoria e corsi di esercitazione mediante l'esperienza diretta dei laboratori, che mirano a esemplificare, implementare (codice MATLAB/Python) 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.
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
Il corso prevede lezioni frontali su teoria e metodologie in neuroscienze con l’ausilio di diapositive. Le piattaforme di e-learning saranno utilizzate per condividere il materiale didattico. La frequenza è vivamente consigliata. Saranno inoltre promosse lezioni hands-on presso la sede lucchese della Scuola IMT Alti Studi Lucca.
Module Computational neuroscience (CNS):
The course includes theory lessons and exercise classes by direct lab experience, which aim to exemplify, implement (MATLAB/Python 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
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
The course includes theoretical and methodological face-to-face lessons with the help of slides. E-learning platform are used to share learning materials (slides, data, etc.). Attendance is strongly encouraged. Hands-on lessons will be promoted (when possible) at the IMT School for Advances Studies Lucca.
Modulo Computational neuroscience (CNS):
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:
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
Module Computational neuroscience (CNS):
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:
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
Modulo Computational neuroscience (CNS):
Note del corso (fornite dai docenti). Ulteriori riferimenti includono:
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
Note e slide del corso. Ulteriori spunti possono essere trovati:
Module Computational neuroscience (CNS):
Course notes (provided by the instructors).
Further references include:
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
Course notes and slides
Further references include:
Modulo Computational neuroscience (CNS):
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.
Modulo di Neuroscienze comportamentali e cognitive:
La prova scritta è tipicamente basata sugli argomenti trattati a lezione e ha lo scopo di verificare la conoscenza dello studente relativamente agli argomenti didattici relativamente alla descrizione dell'organizzazione strutturale e funzionale del cervello, come all'utilizzo delle moderne tecniche di neuroimmagine per lo studio del comportamento e delle abilità mentali dell'uomo.
Module Computational neuroscience (CNS):
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.
Module Behavioral and Cognitive Neurosciences:
The written test is typically based on focused questions on theoretical and methodological topics that have been presented and discussed during the lessons
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).
