系统与计算神经科学

课程编码：081104M05005H 英文名称：Systems and Computational Neuroscience 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业普及课 主讲教师：余山等

随着深度学习和大数据的发展与应用，人工智能技术在语音识别、图像分类、知识搜索、智能驾驶等领域的性能迅速提高，研究和应用受到空前的关注。然而，与人脑的智能相比，机器所体现出来的人工智能在多任务协同、小样本学习和环境自适应、语义理解与鲁棒性等方面仍然明显落后。这是由现有的智能计算模型和方法与人脑神经结构与机理、学习行为机理的固有差异决定的。因此，人工智能发展面临新的瓶颈，亟需从脑科学和神经科学获得启发，发展新的理论与方法，提高机器的智能水平。本课程的教学面向非生物学专业的学生，对于脑的结构与功能进行系统、简明的介绍，同时介绍神经网络模拟的基本技术与原理，从而为进一步学习类脑智能等方面的课程及开展相关的研究打下坚实的基础。

数学分析、线性代数

第一章 系统神经科学概述 3学时 余山
第1节 脑的研究历史
第2节 神经元的结构与功能
第3节 膜电位与动作电位
第4节 突触传递
第5节 神经递质与调质
第二章 脑的结构与功能 3学时 余山
第1节 大脑皮层
第2节 皮层下结构
第3节 脊髓
第三章 感觉系统 6学时 余山
第1节 视觉
第2节 听觉
第3节 触觉
第4节 嗅觉、味觉与平衡感觉
第四章 运动系统 3学时 余山
第1节 初级与次级运动皮层
第2节 眼动
第3节 小脑与运动
第4节 运动系统障碍
第五章 学习与记忆 3学时 余山
第1节 学习与记忆的行为学研究
第2节 学习与记忆的神经环路与分子机制
第3节 海马与记忆
第4节 奖赏机制与药物成瘾
第5节 学习与记忆相关脑疾病
第六章 情绪与认知功能 3学时 余山
第1节 情绪及其神经环路
第2节 前额叶及其功能
第3节 语言及其神经机制
第4节 意识
第5节 情绪及认知功能障碍
第七章 计算神经科学概述与模型基础 4学时 张倩
第1节 神经元与突触的基本计算模型
第2节 可塑性的计算建模
第3节 功能柱计算建模
第4节 生物神经网络模型
第八章 认知功能的计算建模 6学时 张倩
第1节 学习与记忆系统建模
第2节 条件反射与强化学习的计算模拟
第3节 多感觉环路的计算建模
第4节 运动的计算建模
第5节 意识的理论框架
第6节 意识的计算建模
第九章 脑神经系统与动力学建模 4学时 张倩
第1节 皮层丘脑神经网络计算建模
第2节 多脑区协同的计算模型
第3节 同步与震荡的计算模拟
第4节 大规模脑神经系统模拟
第十章 脑启发的智能
第1节 进化的神经生物学 2学时 张倩
第2节 人类大脑的进化 1学时 曾毅
第3节 智能的演化计算 1学时 曾毅

首席教授余山，研究员，博士生导师。20005年获中国科学技术大学获生物学博士学位。之后在德国马普脑研究所，美国国立精神卫生研究所进行博士后研究。2014年9月加入中科院自动化研究所脑网络组研究中心工作，2015年入选中科院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干。研究结合生物神经网络活动记录与计算建模方法，致力于理解大脑皮层信息处理的网络机制，具体研究领域包括神经元网络的结构与功能、神经信息编码、脑网络兴奋抑制平衡的动态刻画等。
主讲教师曾毅，自动化所研究员，实现并超越人类水平的智能是人工智能研究的终极目标。世界上除了人脑以外，目前没有任何一个智能系统能够高度协同多模态感知、决策、推理、预测、语言、动作等认知能力，具有高度自适应性、自主学习能力，并稳定工作至少几十年。因此，研究脑信息处理原理，构建类脑智能计算模型，最终应用于人工智能系统研发，是实现人类水平智能系统，最终超越人类智能的重要途径。主要研究领域围绕类脑智能研究展开。主要涉及：类脑认知计算模型、类脑人工神经网络、类脑自主学习理论与算法，并将上述研究成果应用于类脑信息处理、类脑智能机器人的研究中。