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TU Berlin

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Lehrveranstaltungen im Wintersemester 2021/22

Bitte beachten Sie, dass aufgrund des IT-Angriffs auf die TU Berlin zur Zeit kein Zugriff auf IT-Systeme möglich ist, die für die Pflege dieser Webseite notwendig sind, daher sind leider nicht alle Angaben aktuell gehalten.

Unser Lehrangebot im Wintersemester 2021/22 finden Sie daher gesammelt unter diesem Link.

Reduziertes Lehrangebot wegen COVID-19 Pandemie

Aufgrund der aktuellen Lage wird das Fachgebiet Neuronale Informationsverarbeitung folgende Veranstaltungen im SoSe 2021 anbieten. Weitere Informationen zum Ablauf der Veranstaltung finden Sie auf den ISIS-Seiten.

Sicher stattfinden werden die Kurse:

- Praktisches Programmieren und Rechneraufbau 

- Machine intelligence II 

- Einführung in die Informatik . Vertiefung 

- NI-Projekt

Eventuell stattfinden werden die Kurse (noch nicht entschieden):

- Advanced topics in reinforcement learning

Neuronale Informationsverarbeitung

Wir beschäftigen uns mit den Grundlagen der Informationsverarbeitung in biologischen Systemen. Einerseits möchten wir die Funktionsmechanismen unseres Gehirns verstehen, andererseits machen wir uns die Strategien biologischer Systeme in Anwendungen maschinellen Lernens zu Nutze. Unsere Forschungsinteressen sind thematisch in drei Bereiche unterteilt.

Modelle neuronaler Systeme:

Lupe

In Zusammenarbeit mit Neurobiologen und Klinikern erforschen wir die Mechanismen der Informationsverarbeitung im visuellen System. Die Forschungsthemen behinhalten: Kortikale Dynamik, die Repräsentation visueller Information, Adaptation und Plastizität, sowie die Rolle von Rückkopplung. Seit jüngerer Zeit beschäftigen wir uns mit dem Zusammenhang von Wahrnehmung und kognitiven Funktionen. Hier untersuchen wir mathematische Modelle der Entscheidungsfindung in unbekannten Umgebungen hinsichtlich der Frage, wie die zugrunde liegenden Prozesse mit Wahrnehmung und Gedächtnis wechselwirken.

Maschinelles Lernen und neuronale Netze:

Lupe

Hier befassen wir uns mit dem künstlichen Erlernen von Zusammenhängen anhand von Beispielen, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Die Forschungsthemen umfassen: Lernen geeigneter Darstellungen/Abbildungen, aktive und halbüberwachte Lernverfahren, sowie Prototyp-bezogene Methoden. Inspiriert durch die Modell-basierte Erforschung jener Vorgänge, welche für die Entscheidungsfindung eine zentrale Rolle spielen, haben wir begonnen Belohnungs- bzw. Bestrafungs-Lernen zu untersuchen und erweitern. Zusammen mit Spezialisten aus verschiedenen Anwendungsbereichen setzen wir maschinelles Lernen etwa zur Wiedergewinnung von Informationen ein, für maschinelles Sehen oder in der Chemoinformatik.

Analyse neuronaler Daten:

Lupe

Hier wenden wir maschinelles Lernen und statistische Verfahren zur Analyse multivariater biometrischer Daten an, insbesondere Daten, welche eine Grundlage für unsere computergestützten Studien neuronaler Systeme bilden. Die Forschungsthemen variieren und beinhalten gegenwärtig Spike-sorting und die Analyse von Multi-Tetroden Aufnahmen, Konfokalmikroskopie und 3D-Rekonstruktionsmethoden, sowie die Analyse von Daten bildgebender Verfahren. Seit Kurzem beschäftigen wir uns mit der Analyse multimodaler Daten und korrelieren beispielsweise anatomische, genetische, und Bilddatensätze.

Ausgewählte Publikationen

Spatial Separation of Two Different Pathways Accounting for the Generation of Calcium Signals in Astrocytes
Zitatschlüssel Oschmann2017
Autor Oschmann, F., and Mergenthaler, K., and Jungnickel, E., and Obermayer, K.
Jahr 2017
DOI http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005377
Journal PLoS Computational Biology
Jahrgang 13
Nummer 2
Zusammenfassung Astrocytes integrate and process synaptic information and exhibit calcium (Ca2+) signals in response to incoming information from neighboring synapses. The generation of Ca2+ signals is mostly attributed to Ca2+ release from internal Ca2+ stores evoked by an elevated metabotropic glutamate receptor (mGluR) activity. Different experimental results associated the generation of Ca2+ signals to the activity of the glutamate transporter (GluT). The GluT itself does not influence the intracellular Ca2+ concentration, but it indirectly activates Ca2+ entry over the membrane. A closer look into Ca2+ signaling in different astrocytic compartments revealed a spatial separation of those two pathways. Ca2+ signals in the soma are mainly generated by Ca2+ release from internal Ca2+ stores (mGluR-dependent pathway). In astrocytic compartments close to the synapse most Ca2+ signals are evoked by Ca2+ entry over the plasma membrane (GluT-dependent pathway). This assumption is supported by the finding, that the volume ratio between the internal Ca2+ store and the intracellular space decreases from the soma towards the synapse. We extended a model for mGluR-dependent Ca2+ signals in astrocytes with the GluT-dependent pathway. Additionally, we included the volume ratio between the internal Ca2+ store and the intracellular compartment into the model in order to analyze Ca2+ signals either in the soma or close to the synapse. Our model results confirm the spatial separation of the mGluR- and GluT-dependent pathways along the astrocytic process. The model allows to study the binary Ca2+ response during a block of either of both pathways. Moreover, the model contributes to a better understanding of the impact of channel densities on the interaction of both pathways and on the Ca2+ signal.
Typ der Publikation Selected:structured selected:publications selected:main
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Leiter
Prof. Dr. rer. nat. Klaus Obermayer
Raum MAR 5043


virtuelle Sprechzeiten:
Mi. 12:00 - 13:00
Anmeldung per email

Während der Covid-19 bedingten Zugangsbeschränkungen zu den Gebäuden der TU Berlin, ist es erforderlich dass Sie sich per email zu einer Sprechstunde mit Prof. Obermayer anmelden.

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Sekretariat
Groiß, Camilla
Raum MAR 5042
Tel: +49 30 314 73442
Fax: +49 30 314 73121


Sprechzeiten:
Mi 9:00 - 11:00