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Numerische Neurotechnologie - Übung (Neurotech)- Dozent/in
- Prof. Dr. rer. nat. Tobias Reichenbach
- Angaben
- Übung
Präsenz
2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 2,5
nur Fachstudium, Sprache Englisch, The password for joining the course on StudOn is: Neurotech22. The course will start with the first lecture on Thursday, 28th of April 2022.
Zeit und Ort: Di 8:15 - 9:45, H6
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF AI-MA 2 (ECTS-Credits: 2,5)
- ECTS-Informationen:
- Title:
- Computational Neurotechnology
- Credits: 2,5
- Contents
- Vermittlung der Grundlagen in Computational Neuroscience und in der Verarbeitung neuronaler Signale. Erarbeitung von Anwendungen im Bereich der künstlichen neuronalen Netzwerke, der Brain-Machine Interfaces (BCIs) und der neuronalen Prothesen.
- Literature
- Dayan, Peter, and Laurence F. Abbott. Theoretical neuroscience: computational and mathematical modeling of neural systems. Com-putational Neuroscience Series, 2001.
Gerstner, Wulfram, et al. Neuronal dynamics: From single neurons to networks and models of cognition. Cambridge University Press, 2014.
Oweiss, Karim G., ed. Statistical signal processing for neuroscience and neurotechnology. Academic Press, 2010.
Maurits, Natasha. From neurology to methodology and back: an introduction to clinical neuroengineering. Springer Science & Busi-ness Media, 2011.
Clément, Claude. Brain-Computer Interface Technologies. Springer International Publishing, 2019.
DiLorenzo, Daniel J., and Joseph D. Bronzino, eds. Neuroenginee-ring. CRC Press, 2007.
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: Neurotechnologie, neuroengineering, neurotechnology, computational, neuroscience, brain-machine-interface, brain-computer interface, neurorehabilitation
Erwartete Teilnehmerzahl: 80, Maximale Teilnehmerzahl: 120
- Zugeordnet zu: Numerische Neurotechnologie - Vorlesung
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester SS 2022:
- Numerische Neurotechnologie (Neurotech)
- Institution: W3-Professur für Sensorische Neurotechnologie
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