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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

Influence of Mexican Hat Recurrent Connectivity on Noise Correlations and Stimulus Encoding
Zitatschlüssel Meyer2017Influence
Autor Meyer, R., and Ladenbauer, J., and Obermayer, K.
Jahr 2017
DOI 10.3389/fncom.2017.00034
Journal Frontiers in Computational Neuroscience
Zusammenfassung Noise correlations are a common feature of neural responses and have been observed in many cortical areas across different species. These correlations can influence information processing by enhancing or diminishing the quality of the neural code, but the origin of these correlations is still a matter of controversy. In this computational study we explore the hypothesis that noise correlations are the result of local recurrent excitatory and inhibitory connections. We simulated two-dimensional networks of adaptive spiking neurons with local connection patterns following Gaussian kernels. Noise correlations decay with distance between neurons but are only observed if the range of excitatory connections is smaller than the range of inhibitory connections ("Mexican hat'' connectivity) and if the connection strengths are sufficiently strong. These correlations arise from a moving blob-like structure of evoked activity, which is absent if inhibitory interactions have a smaller range ("inverse Mexican hat'' connectivity). Spatially structured external inputs fixate these blobs to certain locations and thus effectively reduce noise correlations. We further investigated the influence of these network configurations on stimulus encoding. On the one hand, the observed correlations diminish information about a stimulus encoded by a network. On the other hand, correlated activity allows for more precise encoding of stimulus information if the decoder has only access to a limited amount of neurons.
Typ der Publikation Selected:structured selected:publications
Link zur Originalpublikation Download Bibtex Eintrag

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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.

Bitte schicken Sie dazu zunächst einige Tage im Voraus eine email, in der Sie Ihr Anliegen möglichst genau schildern. Sollte es sich nicht per email erledigen lassen, erhalten Sie zur Zeit der Sprechstunde (Mi 12 Uhr-13.00 Uhr) einen link per email, der Sie an einer entsprechenden Video Konferenz teilnehmen lässt.

Die Anfragen werden nach dem FIFO Prinzip bearbeitet. Bitte halten Sie sich dann während der gesamten Sprechstunde, beginnend um 12.00 Uhr zur Verfügung.

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


Sprechzeiten:
Mi 9:00 - 11:00