227-0085-38L  Projekte & Seminare: Controlling Biological Neuronal Networks Using Machine Learning

SemesterFrühjahrssemester 2021
DozierendeJ. Vörös
Periodizitätjedes Semester wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarNur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc.

Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
227-0085-38 PProjekte & Seminare: Controlling Biological Neuronal Networks Using Machine Learning Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Für den Zugang zum Angebot und zur Einschreibung loggen Sie sich hier ein (mit Ihrem n.ETHZ account): Link
Bitte beachten Sie, dass die Seite jeweils erst zwei Wochen vor Semesterbeginn zugänglich ist und im Verlauf des Semesters wieder abgeschaltet wird. Die Einschreibung ist nur von Freitag vor Semesterbeginn bis zum ersten Freitagmittag im Semester möglich.

To access the offer and to enroll for courses log in (with your n.ethz account): Link
Please note that the P&S-site is accessible no earlier than two weeks before the start of the semester until four weeks after the start of the semester. Enrollment is only possible from Friday before the start of the semester until noon of the first Friday in the semester.


Zeit: Donnerstag, 13-17 Uhr (Beginn 11.03.2021)
Raum: ETZ F70 / online
2 Std.J. Vörös

Katalogdaten

KurzbeschreibungDer Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.
LernzielThe way memory and learning is achieved in the brain is an unsolved problem. Due to its relative simplicity, in-vitro neuroscience can help us discover the fundamentals of information processing in the brain. For this we can simulate a small number of biological neurons on top of an array of microelectrodes. Such an approach allows us to simulate the electrical activity of the neurons when they get stimulated.

Following this approach, we can investigate biological neural networks, that have about 5-50 neurons and a controlled network architecture. Still, their behavior remains highly unpredictable. Therefore, it is not yet clear how such networks need to be stimulated electrically in order to control their behavior. However, we can use machine learning to find a mapping between a stimulus and a desired response. More specifically, we can use reinforcement learning, since finding the right stimulation pattern is an instance of the so called multi-armed bandit problem.

This P&S consists of two parts. In the first part we will introduce you to the way neurons can be simulated. You will learn how neurons work and how they communicate. The second part will be about machine learning. We will discuss the basics of both artificial neural networks (ANN) and reinforcement learning. As homework exercises you will implement a reward function for a provided reinforcement learner, which will control your biological networks. In addition you will
implement an ANN, that replaces unsatisfactorily performing stimulation patterns with new patterns, that this network evaluates to perform better.

If the current situation will allow, the developed ANNs will be tested on real neurons in our laboratory.

This P&S will be given in English. In total, the P&S takes 8 afternoons and about 50 hours of homework (ANN implementation).

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte3 KP
PrüfendeJ. Vörös
Formunbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Allgemein : Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig
PlätzePlätze beschränkt. Spezielles Auswahlverfahren.
BelegungsbeginnBelegung ab 19.02.2021 möglich
VorrangDie Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich
Primäre ZielgruppeElektrotechnik und Informationstechnologie BSc (228000)
WartelisteBis 12.03.2021
BelegungsendeBelegung nur bis 05.03.2021 möglich

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Elektrotechnik und Informationstechnologie BachelorProjekte & SeminareWInformation