Oferecer uma introdução aos métodos matemáticos e computacionais usados para modelar o funcionamento do cérebro
a informar.
1. Definição de neurociência computacional. 2. Modelo de Hodgkin-Huxley para o potencial de ação em uma célula nervosa. 4. Modelos compartimentais e propagação de potenciais de ação. 5. Modelos para disparos repetitivos e bursts. 6. Modelos para sinapses. 7. Métodos numéricos e programas computacionais para simulação de neurônios. 8. Modelos simplificados de neurônios e sua análise no espaço de fases. 9. Modelos de redes de neurônios. 10. Modelos para plasticidade neural e aprendizado
1. Dayan, P. & Abbott, L.F., Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems, MIT Press, Cambridge, MA, 2001. 2. Gerstner, W. & Kistler, W., Spiking Neuron Models, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2002. 3. Koch, C., Biophysics of computation: information processing in single neurons, Oxford University Press, Oxford, 1999. 4. Bower, J.M. & Beeman, D., The book of GENESIS (2nd ed), Springer-Verlag, New York, 1998. 5. Koch, C. & Segev, I. (eds.), Methods in neuronal modeling: From ions to networks (2nd ed), MIT Press, Cambridge, MA, 1998. 6. Wilson, H.R., Spikes, decisions and actions: dynamical foundations of neuroscience, Oxford University Press, Oxford, 1999.
