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050105 VU Introduction to Neuroinformatics (2016W)
Continuous assessment of course work
Labels
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 19.09.2016 09:00 to Su 25.09.2016 23:59
- Deregistration possible until Su 16.10.2016 23:59
Details
max. 50 participants
Language: German
Lecturers
Classes
MO wtl von 21.11.2016 bis 30.01.2017 10.30-13.30 Ort: Seminarraum des AID-Instituts, Freyung 6/2, 2. Stock, 1010 Wien
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
3 Übungen (100 Punkte)
1 Test ( 60 Punkte), ohne Unterlagen
1 Test ( 60 Punkte), ohne Unterlagen
Minimum requirements and assessment criteria
mindestens 50% aus Übungen+Test
nicht mehr als 50% der LV-Einheiten verpasst
nicht mehr als 50% der LV-Einheiten verpasst
Examination topics
Vorlesungsfolien + 3 Artikel:Elman, J. L. (1991). Distributed representations, simple recurrent networks, and grammatical structure. Machine Learning, 7, 195-224.Gerstner W.: Spiking Neurons, in Maass W., Bishop C. (eds.): Pulsed Neural Networks, MIT Press, 1999.Hinton G.E., McClelland J.L., Rumelhart D.E.: Distributed Representations, in Rumelhart D.E. and McClelland J.L., Parallel Distributed Processing, Explorations in the Microstructure of Cognition, Vol 1: Foundations, MIT Press, Cambridge/Boston/London, 1986.
Reading list
Eliasmith C., Anderson C.H.: Neural engineering, MIT Press 2003.Maass W., Bishop C.M.: Pulsed Neural Networks, MIT Press 1998.Churchland P.S., Sejnowski T.J.: The Computational Brain, MIT Press, 1992.Rojas R.: Theorie der neuronalen Netze, Springer, Berlin/Heidelberg/New York/Tokyo, 1993Elman J.L., Bates E.A., Johnson M.H., Karmiloff-Smith A., Parisi D., Plunkett K.: Rethinking Innateness, MIT Press/Bradford Books, Cambridge/London, 1996.
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:29
Überblick Neuroinformatik/neuronale Modelle
McCulloch-Pitts Neuronen, Perceptrons, Mehrebenenperceptrons
Verteilte Repräsentationen
Lernen
Unüberwachtes Lernen, Selbstorganisierende Karten, adaptive resonance theory
Rückgekoppelte Netze, Assoziative Speicher, dynamische Modelle
Spike-response Modelle
Compartmental Models
Cognitve Neuroscience, EEG-Analyse, Brain-Computer-Interfaces