UE290 - Modelling brain, mind, and behavior [MOD 101]


Lieu et planning


  • ENS-Ulm
    45 rue d'Ulm 75005 Paris
    1er semestre / hebdomadaire, mardi 17:00-19:00
    du 14 septembre 2021 au 11 janvier 2022


Description


Dernière modification : 18 juin 2021 14:41

Type d'UE
Enseignements fondamentaux de master
Domaine
-
Disciplines
Psychologie et sciences cognitives
Page web
https://docs.google.com/document/d/1-vDf6b9c0Jzwl4wXBfKGtxlVbeN82lUZIx79VcbObIk/edit 
Langues
anglais
Mots-clés
-
Aires culturelles
-
Intervenant·e·s

The purpose of this course is twofold: 1) to introduce the range of widely used computational models across neuroscience, cognitive science, and artificial intelligence, and 2) to introduce key concepts in these fields. Regarding the first aim, students will learn about different types of models and their implicit assumptions. For the second aim, students will learn different computational frameworks, ranging from single neurons to social interaction. Key equations will be explained to illustrate these concepts, but students will not be required to solve or manipulate equations. As such, a quantitative background is not a prerequisite.

L'objectif de ce cours est double : 1) présenter la gamme des modèles de calcul largement utilisés en neurosciences, en cognition, et en intelligence artificielle, et 2) introduire les concepts clés dans ce domaine. En ce qui concerne le premier objectif, les étudiants découvriront les différents types de modèles et leurs hypothèses implicites. Pour le second objectif, les étudiants apprendront différents cadres de calcul, allant des neurones simples à l'interaction sociale. Des équations clés seront utilisées pour illustrer ces concepts, mais les étudiants ne seront pas tenus de résoudre ou de manipuler des équations. En tant que tel, un bagage quantitatif n'est pas un prérequis.

On successful completion of this course, students should be able to:

  • Understand what a computational model is;
  • Describe the assumptions inherent in common types of computational models in cognitive modelling and computational neuroscience;
  • Read computational papers and link their results to key concepts in the literature.

Master


  • Séminaires de tronc commun – Sciences cognitives – M1/S1
    Suivi et validation – semestriel hebdomadaire = 4 ECTS
    MCC – CC +Examen

Renseignements


Contacts additionnels
-
Informations pratiques
-
Direction de travaux des étudiants
-
Réception des candidats
-
Pré-requis
-

Dernière modification : 18 juin 2021 14:41

Type d'UE
Enseignements fondamentaux de master
Domaine
-
Disciplines
Psychologie et sciences cognitives
Page web
https://docs.google.com/document/d/1-vDf6b9c0Jzwl4wXBfKGtxlVbeN82lUZIx79VcbObIk/edit 
Langues
anglais
Mots-clés
-
Aires culturelles
-
Intervenant·e·s

The purpose of this course is twofold: 1) to introduce the range of widely used computational models across neuroscience, cognitive science, and artificial intelligence, and 2) to introduce key concepts in these fields. Regarding the first aim, students will learn about different types of models and their implicit assumptions. For the second aim, students will learn different computational frameworks, ranging from single neurons to social interaction. Key equations will be explained to illustrate these concepts, but students will not be required to solve or manipulate equations. As such, a quantitative background is not a prerequisite.

L'objectif de ce cours est double : 1) présenter la gamme des modèles de calcul largement utilisés en neurosciences, en cognition, et en intelligence artificielle, et 2) introduire les concepts clés dans ce domaine. En ce qui concerne le premier objectif, les étudiants découvriront les différents types de modèles et leurs hypothèses implicites. Pour le second objectif, les étudiants apprendront différents cadres de calcul, allant des neurones simples à l'interaction sociale. Des équations clés seront utilisées pour illustrer ces concepts, mais les étudiants ne seront pas tenus de résoudre ou de manipuler des équations. En tant que tel, un bagage quantitatif n'est pas un prérequis.

On successful completion of this course, students should be able to:

  • Understand what a computational model is;
  • Describe the assumptions inherent in common types of computational models in cognitive modelling and computational neuroscience;
  • Read computational papers and link their results to key concepts in the literature.
  • Séminaires de tronc commun – Sciences cognitives – M1/S1
    Suivi et validation – semestriel hebdomadaire = 4 ECTS
    MCC – CC +Examen
Contacts additionnels
-
Informations pratiques
-
Direction de travaux des étudiants
-
Réception des candidats
-
Pré-requis
-
  • ENS-Ulm
    45 rue d'Ulm 75005 Paris
    1er semestre / hebdomadaire, mardi 17:00-19:00
    du 14 septembre 2021 au 11 janvier 2022