Este curso aborda os mecanismos de adaptação das conexões neurais. Partimos da regra clássica de Hebb e estudamos modelos modernos de aprendizagem hebbiana, potenciação e depressão dependentes do tempo dos disparos, além de mudanças sinápticas de curto e longo prazo. Também examinamos aprendizagem não supervisionada, o modelo de Hopfield e aprendizagem baseada em recompensa.

Objetivos do curso

1. Compreender a regra de Hebb e seus fundamentos experimentais.
2. Explorar e analisar diferentes modelos de aprendizagem hebbiana.
3. Entender os mecanismos de potenciação e depressão dependentes do tempo dos disparos.
4. Investigar os princípios e as implicações da depressão e da potenciação sinápticas de curto e longo prazo.
5. Examinar o conceito e as aplicações da aprendizagem não supervisionada em redes neurais.
6. Compreender o modelo de Hopfield e seu papel na memória associativa.
7. Entender os fundamentos e as aplicações da aprendizagem baseada em recompensa em sistemas neurais.

Bibliografia

1. Gerstner W, Kistler WM, Naud R, Paninski L (2014) Neuronal Dynamics: From single neurons to networks and models of cognition. Cambridge University Press.
2. Dayan, P. and Abbott, L.F. (2001) Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems. The MIT Press.
3. Izhikevich E.M. (2007) Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Bursting. The MIT press.