BMT829 bmtm 3 V 2 P 5 8 ja Deutsch Mündliche Prüfung (50%), Projektarbeit (50%) BMT829 Biomedizinische Technik 8 Pflichtfach Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 75 Veranstaltungsstunden (= 56.25 Zeitstunden). Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Stunden/ECTS Punkt). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 93.75 Stunden zur Verfügung. Prof. Dr. Dr. Daniel Strauß das Prof. Dr. Dr. Daniel Strauß das Die Studierenden haben Einblicke in die Abbildung und Imitation von Hirnfunktionen und neuronaler Verarbeitung durch computerbasierte bzw. mathematische Modelle erhalten. Sie kennen sowohl die erforderlichen Grundlagen der Neurobiologie als auch eine Reihe von Methoden aus dem Bereich der Neuroinformatik, Neuro-Systeme, des maschinellen Lernens, der kognitiven Psychologie und der Lerntheorie. Sie sind befähigt, neuronale und kognitive Systeme durch Modelle abzubilden. Sie besitzen damit das theoretische Fundament für viele weitere Veranstaltungen in der Vertiefung "Neural Engineering". 1. Historische Betrachtungen 1.1 Geschichte der Neurowissenschaften 1.2 Geschichte der Lerntheorie 1.3 Grundlagen der kognitiven Psychologie 2. Grundlagen der Neurophyiologie 2.1 Cytologie und Biophysik der Neuronen 2.2 Hodgkin-Huxley Modell 2.3 Synaptische Transmissionen 3. Modelle für das Lernen 3.1 Lernen mit und ohne Unterweisung, Reinforcement Learning 3.2 Konditionierung 3.3 Hebbsche Lerntheorie 3.4 Kapazitäts- und Ressourcentheorie 4. Neuronale Modellierung 4.1 Einzelne computerbasierte Neuronen 4.2 Neuronale Darstellungen und Transformationen 4.3 Feed-forward und rekursive künstliche neuronale Netze 5. Statische Lerntheorie und Kern-Maschinen 5.1 VC und Fat-Shattering-Dimension 5.3 strukturelle Risikominimierung 5.4 Kern-Maschinen 5.5 Anwendungen in der Medizin 6. Lernen mit Unterweisung als Funktionsapproximation 6.1 Inverses Problem des Lernens 6.3 RKHS-Regularisierung 7. Sensorische Verarbeitung 7.1 Exogene und endogene Verarbeitung 7.2 Top-Down Projektionen 7.3 Unimodale und Kreuzmodale Betrachtungen 8. Aufmerksamkeitsmodelle 8.1 Exogene und endogene Aufmerksamkeit 8.2 Selektionsmodelle 8.3 Neurobiologie der Aufmerksamkeit 9. Neuronale Kybernetik 9.1 Arbeitsgedächtnis 9.2 Motorische Kontrollschleifen 9.3 Modelle verschiedene Hirnareale 10. Aktuelle Trends der Neuroinformatik Z. W. Hall "Introduction to Molecular Neurobiology", Sinauer Associates Incorporated, 1992 J. Malmivuo und R. Plonsey "Bioelectromagnetism", Oxford University Press, 1999 M. Abeles "Corticonics: Neural Circuits of the Cerebral Cortex", Cambridge University Press, 1991 M. F. Bear, B. W. Connors und M. A. Paradiso "Neuroscience", Lippincott Williams and Wilkins, 2001 MG. L. Fain und G. L. Fan "Molecular and Cellular Physiology of Neurons", Harvard University Press, 1999 B. Alberts, D. Bray und J. Lewis "Molecular Biology of the Cell", Garland Science, 2002 D. S. Levine "Introduction to Neural and Cognitive Modeling", Lawrence Erlbaum Associates, 2000 P. S. Churchland and T. J. Sejnowski "The Computational Brain", MIT Press, 1992 P. Dayan and L.F. Abbott "Theoretical Neuroscience", MIT Press, 2001 C. Eliasmith and Ch. H. Anderson "Neural Engineering", MIT Press, 2003 Ch. Koch "Biophysics of Computation", Oxford University Press, 1999 V. N. Vapnik "Statistical Learning Theory", John Wiley & Sons, 1998 B. Schölkopf and A. J. Smola "Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond", MIT Press, 2002 R. Fletcher "Practical Methods of Optimization" John Wiley & Sons, 1987 B. D. Ripley "Pattern Recognition and Neural Networks", Cambridge University Press, 1996 G. Wahba "Spline Models for Observational Data" SIAM, 1990 Mon Mar 16 06:28:19 CET 2026, CKEY=bnuksa, BKEY=bmtm, CID=[?], LANGUAGE=de, DATE=16.03.2026