ID:
510340
Durata (ore):
48
CFU:
6
SSD:
FISIOLOGIA
Anno:
2024
Dati Generali
Periodo di attività
Primo Semestre (30/09/2024 - 17/01/2025)
Syllabus
Obiettivi Formativi
Conoscere e capire le basi neurali dei processi cognitivi. Comprendere le basi della modellizzazione computazione a differenti scale di complessità, dal singolo neurone, ai microcircuiti e alle reti neurali, dimostrando anche la capacità di analizzarne differenze e somiglianze.
Prerequisiti
Basi di neuroanatomia e neurofisiologia
Metodi didattici
Lezioni frontali. Eventuali seminari didattici per ampliare le conoscenze degli studenti
Verifica Apprendimento
Non sono previste prove in itinere.
L'esame finale è previsto come orale, strutturato come segue: domande aperte per valutare le capacità di pensiero critico e domande puntuali per valutare la conoscenza di strutture, processi e terminologia. Lo scopo è quello di accertare il raggiungimento degli obiettivi formativi del corso.
L'argomento dell'esame copre l'intero contenuto delle lezioni e dei seminari didattici.
L'esame finale è previsto come orale, strutturato come segue: domande aperte per valutare le capacità di pensiero critico e domande puntuali per valutare la conoscenza di strutture, processi e terminologia. Lo scopo è quello di accertare il raggiungimento degli obiettivi formativi del corso.
L'argomento dell'esame copre l'intero contenuto delle lezioni e dei seminari didattici.
Testi
Il materiale digitale sarà fornito attraverso la piattaforma kiro.
Contenuti
Il corso è diviso in due moduli: il primo affronta la fisiologia dei processi cognitivi e la modellistica bottom-up, mentre il secondo si occupa della registrazione delle funzioni cerebrali e della modellistica su larga scala.
1. Architettura funzionale del cervello
- Struttura, funzione, dinamica e controllo
- Computazione, codifica, informazione
- Interazione tra i sistemi sensomotorio e cognitivo
- Calcolo ad anello chiuso: controllori inversi e in avanti e rilevamento degli errori
- Meccanismi circuitali di apprendimento, memoria, calcolo e trasferimento di informazioni
2. Organizzazione multiscala del sistema nervoso
- Microscala: aspetti molecolari e cellulari, neuroni e microcircuiti
- Mesoscala: assemblaggi multineuronali e basi dell'Intelligenza Artificiale
- Macroscala: reti su larga scala
3. Registrazione delle funzioni cerebrali
- Tecniche per la misurazione di funzioni neuronali complesse
- Analisi dei segnali distribuiti e problema inverso
- PET, TMS, EEG, MEG
- Risonanza magnetica strutturale e funzionale
- Architettura cerebrale e connettomica
4. Modellazione multiscala delle funzioni nervose
- Principi di modellistica cerebrale realistica: Modelli a singolo neurone (stile Hodgkin-Huxley) e modelli a microcircuito
- Teoria delle reti neurali spiking
- Semplificazione del modello e modelli di campo medio
- Intelligenza Artificiale e Modellistica cerebrale
Durante il corso vengono presentate alcune applicazioni pratiche:
- Neurofisiologia e neuropatologia
- Neuroinformatica
- Neurobotica
- Calcolo neuromorfico
1. Architettura funzionale del cervello
- Struttura, funzione, dinamica e controllo
- Computazione, codifica, informazione
- Interazione tra i sistemi sensomotorio e cognitivo
- Calcolo ad anello chiuso: controllori inversi e in avanti e rilevamento degli errori
- Meccanismi circuitali di apprendimento, memoria, calcolo e trasferimento di informazioni
2. Organizzazione multiscala del sistema nervoso
- Microscala: aspetti molecolari e cellulari, neuroni e microcircuiti
- Mesoscala: assemblaggi multineuronali e basi dell'Intelligenza Artificiale
- Macroscala: reti su larga scala
3. Registrazione delle funzioni cerebrali
- Tecniche per la misurazione di funzioni neuronali complesse
- Analisi dei segnali distribuiti e problema inverso
- PET, TMS, EEG, MEG
- Risonanza magnetica strutturale e funzionale
- Architettura cerebrale e connettomica
4. Modellazione multiscala delle funzioni nervose
- Principi di modellistica cerebrale realistica: Modelli a singolo neurone (stile Hodgkin-Huxley) e modelli a microcircuito
- Teoria delle reti neurali spiking
- Semplificazione del modello e modelli di campo medio
- Intelligenza Artificiale e Modellistica cerebrale
Durante il corso vengono presentate alcune applicazioni pratiche:
- Neurofisiologia e neuropatologia
- Neuroinformatica
- Neurobotica
- Calcolo neuromorfico
Lingua Insegnamento
INGLESE
Altre informazioni
Per studenti con disabilità o DSA, studenti lavoratori, studente impegnato nella cura dei propri familiari, studente genitore, studenti a rischio abbandono, studenti atleti il docente sarà disponibile "ON DEMAND" mediante incontri in presenza o attraverso piattaforme telematiche per comprendere le problematiche dello studente e per trovare le soluzioni più adeguate.
Corsi
Corsi
NEUROBIOLOGY
Laurea Magistrale
2 anni
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Persone
Persone (2)
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