ЕСПБ: 9.0

" # ( феноменологија ) Особине реалних неуронских мрежа на макроспском, мезоскопском и микроскопском нивоу. Неурони (врсте неурона, пасивне особине неурона, рефракторност). Пренос неуротрансмитера. Синапсе и врсте синапси. Начини учења – Хебово учење. Синаптичка пластичност. Кооперативност рада неурона. # ( модели пулсирања неурона ) Integrate and fire модел (модели синаптичког улаза, симулирање IF неурона). Hodgkin-Huxley-ев модел (многобројност јонских канала, опаљивања неуона, барстинг режим). Fitzhugh-Nagumo-ов модел. Случај два неурона (случај фазно задржавајућих стања, једаначине стабилности). Дискретни модели неурона. Случај више неурона. Динамичке класе неурона. # ( популациони модели ) Повезивање рада два неурона. Ланац међусобно повезаних фазних осцилатора. Популације неурона. Синхронизација рада неуронских мрежа. Wilson-Cowan-ова једначина. Кодирање (популационо кодирање, рејт кодирање, Фишерова информација). # ( когнитивне особине ) Неуросезензорни систем. Меморија (асоцијативност, пажња). Пластичност и специфичност развоја неуронског система. Особине и еволуција виших когнивних функција (емоције, свест). "

Ceминарски рад: Индивидуални део изборног курса. Обрада одабране теме уз коришћење математичких, статистичких и графичких програмских пакета.Симулација рада једног неурона и неуронске мреже (које одговарају деловима хипокампуса или неокортекса) у режимима тоничног и брстинг опаљивања.

Положен изборни предмет.

Да упозна студенте са основним карактеристикама неурона, неуронских система и когнитивним особинама неуронских мрежа.

# Hermann Haken, Brain Dynamics, Springer, Belin (2006). # Blossey, R, Computational Biology, Chapman & Hall/CRC, London (2007). # Gerstner, W. and Kistler, W, Spiking. Neuron Models, Cambridge University Press, Cambridge (2002)

Прадавања , консултације, рачунарске вежбе.

Станковић Срђан

Шеварац Зоран