Моделирование нейрональных процессов

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Когнитивная нейробиология)

Кто читает: Базовая кафедра Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Захаров Денис Геннадьевич

Язык: русский

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс по моделированию нейрональных процессов предлагает систематизированное изучение математических и физико-биологических моделей, применяемых для анализа нейронной активности и взаимодействия в нейронных сетях. Он направлен на подготовку студентов с основами математического моделирования, а также углубленное понимание специфики функционирования нейронов и их взаимосвязей. Курс обеспечивает интеграцию теоретических знаний и практических навыков, необходимых для понимания нейрофизиологических процессов и формирования современных подходов к нейробиологическому моделированию.

Цель освоения дисциплины

Введение в моделирование активности как отдельных нейронов, так и нейронных сетей и изучение процессов синхронизации в спайковых нейронных сетях.

Планируемые результаты обучения

Базовые знания о нелинейных динамических системах на прямой (одномерные потоки).
Базовые навыки анализа устойчивости равновесия и анализа бифуркаций таких систем.
Базовые знания по анализу процессов синхронизации в нейронных сетях
Умение применять базовые методы построения фазового пространства и анализа бифуркаций.
Знать основные термины нелинейных динамических систем на плоскости (двумерных потоков): аттракторы и репеллеры, состояния равновесия, предельные циклы, устойчивость, область притяжения, бифуркации.
Знание основных ионные механизмов электрофизиологии нейронов.
Базовые навыки построения и интерпретации спайковых и берстовых нейронных моделей.

Содержание учебной дисциплины

Методы изучения динамических систем на прямой и плоскости
Нейрофизиология нейронной активности.
Активность нейронных сетей. Синхронизация.

Элементы контроля

Тест
Практическое задание
Экзамен

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
Формула оценивания: Тест по первых двум разделам: тест*0.2 + Практическое задание по бифуркационному анализу двумерной модели: задание * 0.3 + тест по третьему разделу: Тест * 0.2 + Практическое задание по изучению режимов спайковых нейронных сетей: задание * 0.3 Правила выставления автомата: Сданы все элементы контроля на оценку не ниже 6 баллов. Правила пересдачи: по согласованию с преподавателем • Тест по первым двум разделам Количество контролей: 1 Коэффициент: 0.2 Проводится: – 2025/2026 учебный год 1 модуль Учебный период, Оффлайн Оценивается: – 2025/2026 учебный год 1 модуль Пересдача: возможна Критерии оценивания: согласно ЛНА НИУ ВШЭ Проверяет планируемые результаты обучения: – Знать определения динамической системы, фазового пространства. – Уметь находить состояния равновесия для динамических систем на прямой и на плоскости. Определять их устойчивость. – Знать основные бифуркации для динамических систем на прямой и на плоскости. • Практическое задание по бифуркационному анализу двумерной модели Количество контролей: 1 Коэффициент: 0.3 Проводится: – 2025/2026 учебный год 1 модуль Учебный период, Оффлайн Оценивается: – 2025/2026 учебный год 1 модуль Пересдача: возможна Критерии оценивания: согласно ЛНА НИУ ВШЭ Проверяет планируемые результаты обучения: – Уметь строить фазовый портрет нейронной модели двумерной динамической системы. – Уметь находить состояния равновесия и предельные циклы. – Уметь строить одно- и двумерные бифуркационные диаграммы. – Уметь объяснять бифуркационные сценарии. • Тест по третьему разделу Количество контролей: 1 Коэффициент: 0.2 Проводится: – 2025/2026 учебный год 2 модуль Учебный период, Оффлайн Оценивается: – 2025/2026 учебный год 2 модуль Пересдача: возможна Критерии оценивания: согласно ЛНА НИУ ВШЭ Проверяет планируемые результаты обучения: – Знать основные определения теории синхронизации. – Знать основные динамические режимы спайковых сетей, уметь их описывать. – Знать основные методы исследования процессов синхронизации в спайковых нейронных сетях • Практическое задание по изучению режимов спайковых нейронных сетей Количество контролей: 1 Коэффициент: 0.3 Проводится: – 2025/2026 учебный год 2 модуль Учебный период, Оффлайн Оценивается: – 2025/2026 учебный год 2 модуль Пересдача: возможна Критерии оценивания: согласно ЛНА НИУ ВШЭ Проверяет планируемые результаты обучения: – Уметь задавать нейронные сети с регулярной и нерегулярной топологтей связей. – Уметь строить пространственно-временные и частотные дмаграммы, мгновенные снимки активности нейронов сети. – Уметь использовать силу некогерентности и адаптивную меру синхронизации для идентификации состояний нейронные сети.

Список литературы

Авторы

Яхина Мария Рафаиловна
Мартынова Ольга Владимировна

Программа дисциплины