Ders Bilgi Formu ( BYM 426 )
|
|
Temel bilgiler
|
|
| Ders adı: |
Teorik Sinirbilim |
| Ders kodu: |
BYM 426 |
| Öğretim üyesi: |
Prof. Dr. Muhammet UZUNTARLA
|
| AKTS kredisi: |
5 |
| GTÜ kredisi: |
3 () |
| Yılı, Dönemi: |
4, Bahar |
| Dersin düzeyi: |
Lisans |
| Dersin tipi: |
Bölüm seçmeli
|
| Öğretim dili: |
İngilizce
|
| Öğretim şekli: |
Yüz yüze
|
| Ön koşullar: |
Yok |
| Staj durumu: |
Yok |
| Dersin amacı: |
Bu ders, fiziksel prensipler ve matematiksel modeller dahil olmak üzere sinirbilim hakkında teorik bilgiler sunmayı amaçlamaktadır. |
|
|
|
Öğrenme çıktıları
|
|
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler, şu yetilere sahip olurlar:
-
Nörolojik sistemlerin dinamiklerini tanımlayabilme.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Biyomühendislik uygulamalarına temel oluşturan biyolojik, kimyasal, fiziksel ve matematiksel prensip ve olguların öğrenilmesi
-
Matematiksel analiz ve modelleme metodlarını biyomühendislik tasarım ve üretim süreçlerine uygulayabilme yetisi
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
Yapay sistemleri modelleyebilme.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Biyolojik, kimyasal, fiziksel ve matematiksel prensip ve olguların topluma faydalı olacak yeni uygulamalara dönüştürme becerisi
-
Matematiksel analiz ve modelleme metodlarını biyomühendislik tasarım ve üretim süreçlerine uygulayabilme yetisi
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
-
Öğrenme modellerini sinirbilimle ilişkilendirebilme.
Program Çıktılarına Katkıları
-
Biyolojik, kimyasal, fiziksel ve matematiksel prensip ve olguların topluma faydalı olacak yeni uygulamalara dönüştürme becerisi
-
Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak
Değerlendirme Tipi
-
Yazılı sınav
|
|
|
İçerik
|
|
| 1. hafta: |
Membran İyon Akısı ve Nernst Planck Denklemi |
| 2. hafta: |
İyon Kanalları, Uyarılabilir membranlar |
| 3. hafta: |
Spiking, Hodgkin Huxley modelleri
ödev 1 |
| 4. hafta: |
Entegre ve ateşleme nöronları |
| 5. hafta: |
Sinirsel Kodlama ve Kod Çözme
ödev 2 |
| 6. hafta: |
Aksiyon potansiyel istatistikleri |
| 7. hafta: |
Aksiyon potansiyel istatistikleri
Vize sınavı |
| 8. hafta: |
Sinirsel kodlama ve kod çözmede Bilgi Teorisinin Uygulamaları |
| 9. hafta: |
Plastisite: Uyum ve Öğrenme
Ödev 3 |
| 10. hafta: |
Sinapslar: yapı ve işlev, plastisite |
| 11. hafta: |
Ani Zamana Bağlı Plastisite (STDP)
Ödev 4 |
| 12. hafta: |
Öğrenme kuralları, Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme |
| 13. hafta: |
Klasik koşullanma |
| 14. hafta: |
Pekiştirmeli Öğrenme |
| 15. hafta*: |
- |
| 16. hafta*: |
Final Sınavı |
| Ders kitapları ve materyaller: |
Wulfram Gerstner, Werner M. Kistler, Richard Naud, Liam Paninski, (2014) Neuronal Dynamics From Single Neurons to Networks and Models of Cognition, Cambridge University Press.
|
| Önerilen kaynaklar: |
Dayan P., Abbott L. F., 2001, Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems, MIT Press. |
|
|
* 15. ve 16. haftalar arası final sınavına hazırlık haftası bulunmaktadır.
|
|
|
|
|
Değerlendirme
|
|
|
| Değerlendirme tipi |
Hafta numarası |
Ağırlık (%) |
|
| Ara sınavlar (Vizeler): |
7 |
40 |
| Dönem içi diğer çalışmalar: |
- |
0 |
| Proje: |
- |
0 |
| Ödev: |
3,5,9,11 |
20 |
| Kısa sınav (Quiz): |
- |
0 |
| Final sınavı: |
16 |
40 |
| |
Toplam ağırlık: |
(%) |
|
|
|
|
İş yükü
|
|
|
| Etkinlik |
Süre (Haftalık saat) |
Toplam hafta sayısı |
Dönem boyu toplam iş yükü |
|
| Dersler (Yüz yüze öğretme): |
3 |
14 |
|
| Ders dışı bireysel çalışma: |
1 |
14 |
|
| Uygulama, Rehberli problem çözme: |
0 |
0 |
|
| Ödev: |
6 |
4 |
|
| Dönem projesi: |
0 |
0 |
|
| Dönem projesi sunumu: |
0 |
0 |
|
| Kısa sınav (Quiz): |
0 |
0 |
|
| Ara sınav için bireysel çalışma: |
3 |
7 |
|
| Ara sınav (Vize): |
3 |
1 |
|
| Final sınavı için bireysel çalışma: |
3 |
7 |
|
| Final sınavı: |
3 |
1 |
|
| |
|
Toplam işyükü: |
|
| |
|
Toplam AKTS kredisi: |
* |
|
|
* AKTS kredisi, toplam iş yükünün 25'e bölümüdür. (1 AKTS = 25 saatlik iş yükü)
|
|
|
-->
