Beyni anlamanın bir yolu onu matematikle yeniden kurmaktır. Modül nöron modellerinden yapay sinir ağlarına, bellek ağlarından kodlama ilkelerine kadar hesaplamalı nörobilimi anlatır.
Bu modülün sonunda
- Basit nöron modellerini ve ne için kullanıldıklarını açıklar.
- Yapay sinir ağları ile beyin arasındaki benzerlik ve farkları ayırt eder.
- Kodlama ilkelerini ve kuramların sınırlarını değerlendirir.
Dersler
- M51-D01Beyin bir bilgisayar mıTemelProgramda
Bilgisayar metaforunun beyni anlamaya katkısını ve sınırlarını açıklar.
- M51-D02Entegre et ve ateşleDerinProgramda
Basit nöron modellerini ve bu modellerin neyi bilerek dışarıda bıraktığını açıklar.
- M51-D03Yapay sinir ağları ve beyinDerinProgramda
Yapay sinir ağlarının beyinden aldığı ve almadığı özellikleri karşılaştırır.
- M51-D04Çekici ağlar ve bellekDerinProgramda
Hopfield ağlarını ve belleğin çekici durumlarla modellenmesini açıklar.
- M51-D05Nüfus kodlamasıDerinProgramda
Bilginin tek nöronlarda değil nöron topluluklarının ortak etkinliğinde kodlanmasını açıklar.
- M51-D06Serbest enerji ilkesiDerinProgramda
Serbest enerji ilkesini ve etkin çıkarım önerisini, eleştirileriyle değerlendirir.
- M51-D07Verimli kodlamaDerinProgramda
Duyusal sistemlerin doğal uyaranları verimli kodladığı ilkesini ve kanıtını açıklar.
- M51-D08Derin ağlar görme korteksini açıklar mıDerinProgramda
Derin ağ modellerinin görme korteksi etkinliğini öngörme başarısını ve sınırlarını değerlendirir.