Richard Hahnloser: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2012

NameHerr Prof. Dr. Richard Hahnloser
LehrgebietNeuroinformatik
Adresse
Institut für Neuroinformatik
ETH Zürich, Y55 G 27
Winterthurerstrasse 190
8057 Zürich
SWITZERLAND
Telefon+41 44 635 30 51
E-Mailhrichard@ethz.ch
DepartementInformationstechnologie und Elektrotechnik
BeziehungOrdentlicher Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
402-0820-01LNSC Master Short Project I Belegung eingeschränkt - Details anzeigen 8 KP16AR. Hahnloser
KurzbeschreibungUsually a student selects the topic of a Master Short Project in consultation with his or her mentor.
Lernziel
402-0820-02LNSC Master Short Project II Belegung eingeschränkt - Details anzeigen 8 KP16AR. Hahnloser
KurzbeschreibungUsually a student selects the topic of a Master Short Project in consultation with his or her mentor.
Lernziel
402-0823-00LNeurophysics6 KP2V + 1UR. Hahnloser
KurzbeschreibungThe focus of this class is the neural code. The goal is to master computational solutions of the neural encoding and decoding problems. Students will develop and apply algorithms on spike data recorded in behaving zebra finches (birds).
LernzielThis course is an introduction to systems neuroscience research for students with a background in quantitative sciences such as physics, mathematics, or engineering sciences. Students who take this course learn about neurophysiology and state-of-art algorithms for analysis of high-resolution brain activity. Programming will be performed in Matlab (Mathworks Inc.).

We investigate how stimulus information is encoded in the spike trains of nerve cells by creating models that predict neural responses to sensory stimuli (encoding problem, sensory systems), as well as models that infer stimulus properties or behavioral features from neural data (decoding problem, motor systems).
InhaltDecoding Problem: We have one or more spike trains and want to predict features of the motor behavior that caused by these spikes. In general, predicting the motor output from only a small number of spike trains is very difficult.

Encoding Problem: Based on a sensory stimulus we want to predict the spike response to it, i.e., we want to derive generative models for neural responses.

Content:
-Introduction to sensory (auditory) and motor coding in single neurons
- probability and estimation theory
- generative and advanced statistical models of brain function (principal component analysis, Hidden Markov Models)
- correlation and spectral analysis
- forward and inverse models (control theory)
- Hebbian learning and reinforcement learning
SkriptExtensive lecture notes will be made available. Original research articles will be distributed.
Literatur- Theoretical Neuroscience by Peter Dayan and Larry Abbott.
- Biophysics of Computation by Chritoph Koch.
- Spikes: Exploring the neural code by Fred Rieke and David Warland et al.
- Spiking Neuron Models by Wulfram Gerstner and Werner Kistler.
- Original research articles, to be selected.
Voraussetzungen / BesonderesKnowledge of standard methods in analysis, algebra and probability theory are highly desirable but not necessary. Students should have programming experience.

Former course title: "Theoretical Neuroscience"
402-0899-00LNeuroinformatics - Colloquia Information 0 KP1KR. J. Douglas, R. Hahnloser, D. Kiper, S.‑C. Liu, K. A. Martin
KurzbeschreibungDas Kolloquium der Neuroinformatik ist eine Vortragsserie eingeladener Experten. Die Vorträge spiegeln Schwerpunkte aus der Neurobiologie und des Neuromorphic Engineering wider, die speziell für unser Institut von Relevanz sind.
LernzielDie Vorträge informieren Studenten und Forscher über neueste Forschungsergebnisse. Dementsprechend sind die Vorträge primär nicht für wissenschaftliche Laien, sondern für Forschungsspezialisten konzipiert.
InhaltDie Themen hängen stark von den eingeladenen Spezialisten ab und wechseln von Woche zu Woche. Alle Themen beschreiben aber 'Neural computation' und deren Implementierung in biologischen und künstlichen Systemen.
402-0900-01LNSC Master Thesis and Exam Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Zur Master-Arbeit wird nur zugelassen, wer:
a. das Bachelor-Studium erfolgreich abgeschlossen hat;
b. allfällige Auflagen für die Zulassung zum Master-Studiengang erfüllt hat.

Bitte geben Sie das ausgefüllte Anmelde-Formular im Studiensekretariat vor Beginn der Arbeit ab. Die entsprechenden Formulare befinden sich in der Fächliwand vor dem Büro HG G 33.1.
Weitere Informationen Link
45 KP90DR. Hahnloser
KurzbeschreibungThe Master thesis concludes the study programme. Thesis work should prove the students' ability to independent, structured and scientific working.
Lernziel
Voraussetzungen / BesonderesApplication forms can be downloaded at http://www.nsc.uzh.ch/?id=21602&master=10511&top=10532. Note: the oral part of the exam must be completed before the written part.
402-0900-02LNSC Master Thesis and Exam Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Zur Master-Arbeit wird nur zugelassen, wer:
a. das Bachelor-Studium erfolgreich abgeschlossen hat;
b. allfällige Auflagen für die Zulassung zum Master-Studiengang erfüllt hat.

Bitte geben Sie das ausgefüllte Anmelde-Formular im Studiensekretariat vor Beginn der Arbeit ab. Die entsprechenden Formulare befinden sich in der Fächliwand vor dem Büro HG G 33.1.
Weitere Informationen Link
29 KP58DR. Hahnloser
KurzbeschreibungThe Master thesis concludes the study programme. Thesis work should prove the students' ability to independent, structured and scientific working.
Lernziel
Voraussetzungen / BesonderesApplication forms can be downloaded at http://www.nsc.uzh.ch/?id=21602&master=10511&top=10532. Note: the oral part of the exam must be completed before the written part.