복잡계 관점에서의 뇌 네트워크 이해

Understanding the Brain as a Complex System (2023-09-05 ~ 2023-11-28)
강의실: 500-304 | 화요일 17:00 ~ 19:50 | 강의계획서(Syllabus)

The seminar is about how we can think about the brain as a highly complex network system

    # 세미나 전반부에는 뇌의 영역과 기능을 일대일 대응시키는 환원주의 관점과 그 한계를 살펴보고, 복잡계 관점을 도입한다.

  1. OT 및 뇌의 해부학적 구조 이해 (2023-09-05)

    2. 세미나의 전체적인 흐름을 소개하고 뇌의 해부학적 구조에 대해 간단하게 이해해본다.
    Reference : The Entangled Brain Ch.2
    Lecture Materials : OT, Anatomy of the Brain, 뇌의 해부학적 구조, Quiz 1

  2. The Minimal Brain + 인지 (2023-09-12)

    3. 뇌의 input과 output 회로를 minimal brain 개념을 통해 이해하고 인지 실험을 실시해보며 전두엽 피질에서 일어나는 인지에 대해 탐구한다. 또, 뇌 네트워크 분석 기법을 간단히 소개한다.
    Reference : The Entangled Brain Ch.3, 7
    Lecture Materials : Minimal Brain, Cognition, Quiz 2
    Online Experiments : Wisconsin Card Sorting, Stroop Task

  3. 뇌과학으로 바라본 감정과 동기 (2023-09-19)

    4. 자율신경계와 시상하부, 공포와 편도체, 동기와 중뇌의 관계를 살펴보고 간단한 강화학습 알고리즘인 temporal difference learning에 대해 알아본다.
    Reference : The Entangled Brain Ch.5, Theoretical Neuroscience Ch.9
    Lecture Materials : Emotion (Part 1), Quiz 3

  4. 뇌과학으로 바라본 감정과 공포 (2023-09-26)

    5. 띠이랑, 섬엽, 안와전두엽이 다른 영역들과 어떻게 상호작용하여 감정을 만들어내는지 학습한다. 그 중 하나의 구체적인 예시로 공포소멸에 대해 알아본다. 또한 간단한 상미분방정식으로 기술되는 비선형계를 알아본다.
    Reference : The Entangled Brain Ch.6, 11
    Lecture Materials : Emotion (Part 2), Unlearning Fear, Matlab Simulation

  5. 복잡계 및 중간정리 (2023-10-10)

    6. 복잡계 과학이 생겨난 역사를 소개하며 학생들의 사고의 변화를 자연스럽게 이끌고 복잡계에 대한 간략한 소개와 이를 뇌과학에서 어떻게 응용하고 있는지 소개한다.
    Reference : The Entangled Brain Ch.12, Chaos (James Gleick, 1987)
    Lecture Materials : Complex System, Quiz 5

    # 세미나 후반부에는 뇌 네트워크의 수학적 모델링을 학습하기 위해 단일 뉴런부터 살펴본다. 실습과 병행한다.

  6. 호치킨 헉슬리 모델 (2023-10-31)

    7. 단일 뉴런의 생물학적 예시와 호치킨 헉슬리 모델을 소개한다.
    Reference : Theoretical Neuroscience Ch.7
    Lecture Materials : Hodgkin-Huxley Model, Quiz 6

  7. NEURON 코딩 실습 (2023-11-07)

    8. 호치킨 헉슬리 모델을 코딩으로 구현해본 후 이를 확장해본다. 파이썬 NEURON 라이브러리를 활용한 실습을 진행한다.
    Reference : Theoretical Neuroscience, Differential Equations, Dynamical Systems, and an Introduction to Chaos
    Lecture Materials : Numerical Methods, HH Model Simulation

  8. 엔트로피와 상호의존정보, 스파이크 트레인 (2023-11-14)

    9. 엔트로피와 상호의존정보 그리고 스파이크 트레인에 대해 학습한다. 정보 엔트로피의 개념을 활용해서 뉴런 간 정보의 전달이 어떻게 스파이크 트레인을 통해 이루어지는지 이해한다.
    Reference : Theoretical Neuroscience Ch.4
    Lecture Materials : Entropy and Spike Trains, (Supplement) Information Theory, Quiz 8

  9. 네트워크 이론과 뇌 네트워크 (2023-11-21)

    10. 네트워크 이론의 기초를 학습하고 뇌 네트워크의 특징을 살펴본다.
    Reference : Networks: An Introduction Part 2 (Newman, 2010), The Entangled Brain Ch.10
    Lecture Materials : Network Theory and Brain Network, Quiz 9

  10. 수강생 자율 발표 (2023-11-28)

    11. 수강생 개인 보고서 중 발표를 듣고 싶은 것을 투표로 정하여 선정된 수강생들의 개인발표가 진행된다. 보고서는 수업 내용 중 수강생들 개인이 가장 인상 깊었던 부분을 더 탐구한 내용으로 작성한다.
    Reference : 개인 에세이/자율발표 준비

교재 및 참고문헌