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G-Node Advanced Course on Neural Data Analysis 2017

26. März - 8. April 2017, Jülich-Barmen

Termindetails

Wann

26.03.2017 um 00:00 bis
08.04.2017 um 00:00

Wo

Jülich-Barmen

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Techniken zur Aufzeichnung neuronaler Daten von einzelnen Neuronen und Neuronenpopulation werden stetig verbessert. Inzwischen sind Aufnahmen von Hunderten von Kanälen gleichzeitig möglich, während Tiere komplexe Aufgaben durchführen. Somit wird auch die Analyse solcher Daten zunehmend anspruchsvoller. Dieser Fortgeschrittenenkurs zielt darauf ab, tiefer gehende Einsichten in aktuelle neurowissenschaftliche Fragestellungen und Analyseansätze zu gewähren. Ebenso wird sich der Kurs damit auseinandersetzen wie man Fragen zu neuronalen Daten formalisiert, so dass sie quantitativ beantwortet werden können.

Der Kurs richtet sich an exzellente Master- und PhD-Studenten sowie Nachwuchswissenschaftler, die sich für das Erlernen fortschrittlicher Techniken in der Datenanalytik interessieren und praktische Erfahrungen in der Analyse elektrophysiologischer Daten (multiple-parallel spike trains und lokale Feldpotentiale) erhalten möchten. In der ersten Woche des Kurses werden internationale Wissenschaftler Vorträge über statistische Datenanalyse und Data-Mining-Methoden halten und es wird begleitende Übungen geben. In der zweiten Woche werden die Teilnehmer bereitgestellte Daten selbst analysieren - mit selbst geschriebenem Code und / oder mit Hilfe von zur Verfügung gestellten Toolboxen. Die Teilnehmer müssen ein starkes Interesse an Datenanalyse, einen Hintergrund in Mathematik oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in Algebra, Matrix Operationen und Statistik haben und brauchen solide Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python).

Veranstaltungsort: Haus Overbach, Jülich-Barmen und Forschungszentrum Jülich

Kursleiter

  •  Moshe Abeles, Bar-Ilan University, Israel
  •  Jürgen Dammers, Forschungszentrum Jülich
  •  Michael Denker, Forschungszentrum Jülich und RWTH Aachen
  •  Sonja Grün, Forschungszentrum Jülich und RWTH Aachen
  •  Martin Nawrot, Universität zu Köln
  •  Thomas Wachtler, G-Node, LMU München
  •  Byron Yu, Carnegie Mellon University Pittsburgh, USA

Keynote Speakers

  •  Alain Destexhe, CNRS, France
  •  Yifat Prut, Hebrew University Jerusalem, Israel

Themen
Single neuron properties and statistics · Modeling stochastic processes · Surrogate methods · Detection of spatio-temporal patterns · Statistical analysis of massively parallel spike data · Higher-order correlation analyses · Spike-LFP relationship · Population coding · State space analysis · Machine learning · Artifact rejection · MEG source localization · Data mining · Data management, reproducibility, data sharing · MNE toolbox, Elephant toolbox

Bewerbungsfrist: Bewerbungen müssen bis 31. Januar 2017 eingegangen sein. Frühzeitige Bewerbung wird empfohlen, da die Teilnehmerzahl limitiert ist.

Organisatoren

  • Sonja Grün, Forschungszentrum Jülich und RWTH Aachen
  • Martin Nawrot, Universität zu Köln
  • Thomas Wachtler, G-Node, Ludwig-Maximillians-Universität München

Weitere Informationen bezüglich der Themen, Voraussetzungen, Gebühren, Unterkunft, Bewerbungsmodalitäten, Fristen, etc. auf der offiziellen Webseite des Kurses.