סמינריון- יישומי מדעי הנתונים במדעי המח

שם ומספר הקורס: 275021

יישומי מדעי הנתונים במדעי המח

שם המרצה: פרופ' יזהר בר-גד

סוג הקורס: סמינריון

                                                             סמסטר:   ב                         היקף שעות:  2 נ"ז

 

מטרות הקורס ותוצרי למידה (מטרות על / מטרות ספציפיות):

הכרות עם חזית המחקר המדעי ביישום גישות מתחום מדעי הנתונים לעיבוד מידע הקשור לתחום חקר המוח. הקורס יעסוק בתתי-התחומים בהם קיימים יישומים אלו, במצב הנוכחי של תתי תחומים אלו והתפתחויות האחרונות בהם.

תוכן הקורס:

רציונל, נושאים: יישומי מדעי הנתונים במדעי המח  יקובצו לתתי תחומים:

1. Time series analysis of continuous signals derived from physiological, such as EEG (electroencephalography) and behavioral, such as accelerometer, data.
2. Image processing of structural data on multiple scales ranging from EM (electron microscope) to MRI (Magnetic resonance imaging).
3. Image processing of functional data, primarily fMRI.
4. Natural language processing (NLP) usage in linguistics and cognitive psychology.
5. Massive spike train analysis from sources such as calcium imaging and multi-electrode arrays.
6. Behavior analysis from video streams.

 

מהלך השיעורים: הסמינריון ישלב הרצאת מבוא והרצאות על התחומים השונים ע"י מרצי הקורס וקריאה והצגות מאמרים מתקדמים בתחומי היישום המרכזיים "י הסטודנטים.

 

תכנית הוראה מפורטת לכל השיעורים: בשיעור הראשון תתקיים הרצאה שבה יוצג הממשק בין מדעי הנתונים ומדעי המח וייסקרו תחומי היישום המרכזיים של מדעי הנתונים במדעי המח.

שאר הקורס בנוי מיחידות תוכן של 2-3 שיעורים עם מהרצאה פותחת להצגת התחום + הצגת 1-2 מאמרי מפתח

 

 

 

ג. דרישות קדם:

השלמת לימודי החובה של שנה א' בתוכנית המאסטר - מדעי המח במסלול מדעי הנתונים.

 

ד. חובות / דרישות / מטלות:

הצגת מאמר והגשת עבודת סיכום. נוכחות בכל המפגשים. השתתפות פעילה בדיונים.

 

ה. מרכיבי הציון הסופי:

הצגת מאמר: 40%

עבודת סיכום: 40%

השתתפות בדיונים, מתן ביקורת בונה על הרצאות של אחרים: 20%

 

ו. ביבליוגרפיה:

רשימת המאמרים תינתן לסטודנטים בפגישה הראשונה.

 

ז. שם הקורס באנגלית:

Applications of Data Science in Brain Research