Introduction to Computational Neuroscience

Description

Il s'agit d'un cours d'introduction aux neurosciences computationnelles. Le cours révisera également certains concepts fondamentaux (par exemple les équations différentielles, l'algèbre linéaire) en bref et dans le contexte des neurosciences computationnelles. Comme aide visuelle et outil pratique pour comprendre les concepts computationnels complexes, le cours utilisera des exemples de simulateurs neuronaux largement utilisés avec une interface python. Par conséquent, le cours consistera également en quelques cours d'initiation à la programmation scientifique utilisant Python afin de donner aux étudiants une base de départ rapide en matière de programmation. Le cours couvrira deux concepts principaux : a) la modélisation informatique d'un neurone unique (exemples de modèles de neurones réduits et détaillés) b) la modélisation informatique d'un réseau neuronal. Chaque module sera accompagné de deux boîtes à outils d'analyse statistique et spectrale habituellement utilisées pour analyser l'activité des neurones et des réseaux. Le cours se terminera par un module plus détaillé sur les statistiques couvrant les mesures et les tests statistiques généraux.

This is an introductory course on Computational neuroscience. The course will also revise some fundamental concepts (eg. differential equations, linear algebra) in brevity and in the context of computational neuroscience. As a visual aid and hands-on tool to understand complex computational concepts, the course will use examples from widely used neural simulators with a python user interface. Hence, the course will also consist of some few primer classes on scientific programming using python to give a quick bootstrap to the students on programming. The course will cover two main concepts : a) computational modeling of a single neuron (examples from reduced neuron model and detailed neuron model) b) computational modeling of a neuronal network. Each module will be accompanied with two toolboxes of statistical and spectral analysis tools usually used to analyze neural and network activity. The course will end with a more detailed module on statistics covering general statistical measures and tests.

Compétences requises

Although some high school level of mathematical competence is desirable, the course will revise some fundamental concepts (eg. differential equations, linear algebra) in brevity and in the context of computational neuroscience.

Compétences visées

Maitriser les notions simples de mathématiques utilise dans l’analyse de données biologiques (calcul, vecteurs, représentations graphiques et équations), Revision des statistiques de base et leur mise en pratique, Apprentissage des outils de base de la programmation, Expérience pratique de base dans l'utilisation d'un simulateur neuronal pour modéliser un réseau neuronal.
To understand the simple mathematical concepts used in the analysis of biological data (calculations, vectors, graphical representations and equations), Review of basic statistics and their application
 Python Learn the basic tools of Python programming, Basic hands-on experience with using a neural simulator to model neuronal network

Discipline(s)

• Neurosciences

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