Вовед во пресметковна невронаука

Вовед во пресметковна невронаука

1.

Наслов на наставниот предмет

Вовед во пресметковна невронаука

Introduction to Computational Neuroscience

2.

Код

m23_w_203

3.

Студиска програма

Пресметување во облак, Data science in computer science and engineering, Управување во информатички технологии, Безбедност, криптографија и кодирање, Едукација со ИКТ, Еко-информатика, Интелигентни системи, Интернет технологии и сајбер безбедност, Компјутерски науки, Статистика и аналитика на податоци, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Управување во информатички технологии, Безбедност, криптографија и кодирање, Статистика и аналитика на податоци, Софтверско инженерство, Биоинформатика, Биоинформатика,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Втор циклус

6.

Академска година / семестар

5 / Зимски

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

доц. д-р Илинка Иваноска

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):


Студентот ќе биде оспособен за користење на пресметувачки техники и математичките модели за моделирање и анализа на невронските системи.

11.

Содржина на предметната програма:


Невронско кодирање и декодирање: статистика на нервните импулси, реверзна корелација и визуелно рецептивни полиња, невронско декодирање, теорија на информации. Неврони и невронски кола: невроелектроника, проводливост и морфологија, мрежни модели. Адаптација и учење: пластичност и учење, методи на учење, репрезентирачко учење.

12.

Методи на учење:


Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

60 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

0 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

45 часови

16.2.

Самостојни задачи

45 часови

16.3.

Домашно учење

30 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

15 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

45 бодови

17.3.

Активности и учење

15 бодови

17.4.

Завршен испит

0 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

реализирани активности 15

20.

Јазик на кој се изведува наставата

македонски и англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

механизам на интерна евалуација и анкети

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

7817

P. Dayan and L. F. Abbott

Theoretical Neuroscience Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems

MIT Press

2001

7818

T. J. Sejnowski and J. L. van Hemmen

23 problems in systems neuroscience

Oxford University Press

2006

7819

M. A. Arbib, Shun-ichi Amari, P. H. Arbib

The Handbook of Brain Theory and Neural Networks

MIT Press

2002

22.2.

Дополнителна литература

Ред.бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година