系统与计算神经科学
课程编码：180206081100P1006H
英文名称：Systems and Computational Neuroscience
课时：40
学分：2.00
课程属性：学科核心课
主讲教师：余山等
教学目的要求
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。
预修课程
数学分析、线性代数
大纲内容
第一章 系统神经科学概述 3学时 余山
第1节 脑信息处理与智能概述
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
第六章 高级认知功能 3学时 余山
第1节 前额叶及其功能
第2节 语言及其神经机制
第3节 意识
第七章 计算神经科学概述与模型基础 6学时 张倩
第1节 人工智能与类脑智能研究回顾
第2节 类脑智能学习模型引论
第八章 皮层计算建模基础 3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
第九章 决策的神经机制与计算建模 1学时 张倩
第1节 决策的神经机制与计算建模
第十章 感知及其整合的神经机制与计算建模 1学时 张倩
第1节 感知及其整合的神经机制与计算建模
第十一章 脑启发的智能 3学时 张倩
第1节 进化的神经生物学
第2节 人类大脑的进化
第3节 智能的演化计算
第十二章 意识的理论框架及量化计算模型 2学时 张倩
第1节 意识的理论框架及量化计算模型
第十三章 答疑 2学时 张倩
第1节 答疑
教材信息
1、
神经生物学原理
骆利群
2018年8月
高等教育出版社
参考书
1、
Intelligence Emerging: Adaptivity and Search in Evolving Neural Systems
Keith L. Downing
2015年5月
The MIT Press
课程教师信息
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。
主讲教师张倩，副研究员，硕士导师，2014年获西安电子科技大学博士学位后加入中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心，现隶属脑图谱与类脑智能实验室。目前从事类脑认知功能计算建模，主要研究领域包括不同类型中间神经元在认知任务中的分工以及皮层丘脑环路在不同意识水平下的状态变化等。