<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Call for applications:</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">We invite applicants to the 2016 summer course in</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">"Mining and modeling of neuroscience data"</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">to be held July 11-22 at UC Berkeley.</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">A description of the course is below and also at:</span><br style="font-size:12.8px"><a href="http://crcns.org/course" style="font-size:12.8px" target="_blank">http://crcns.org/course</a><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Application deadline is April 30.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">-----</span><br><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><div><span style="font-size:12.8px">Berkeley summer course in mining and modeling of neuroscience data</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">July 11-22, 2016</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Redwood Center for Theoretical Neuroscience, UC Berkeley</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Organizers: Fritz Sommer, Bruno Olshausen & </span></div><div><span style="font-size:12.8px">Jeff Teeters (HWNI, UC Berkeley)</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Scope</span></div><div><span style="font-size:12.8px">This course is for students and researchers with backgrounds in mathematics and computational sciences who are interested in applying their skills toward problems in neuroscience.  It will introduce the major open questions of neuroscience and teach state-of–the-art techniques for analyzing and modeling neuroscience data sets.  The course is designed for students at the graduate level and researchers with background in a quantitative field such as engineering, mathematics, physics or computer science who may or may not have a specific neuroscience background. The goal of this summer course is to help researchers find new exciting research areas and at the same time to strengthen quantitative expertise in the field of neuroscience. The course is sponsored by the National Institute of Health, the National Science Foundation from a grant supporting activities at the data sharing repository CRCNS.org, and the Helen Wills Neuroscience Institute at UC Berkeley.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Format</span></div><div><span style="font-size:12.8px">The course is “hands on” in that it will include exercises in how to use and modify existing software tools and apply them to data sets, such as those available in the CRCNS.org repository.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Course Instructors</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Robert Kass, Carnegie Mellon University, Pittsburgh</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Maneesh Sahani, Gatsby Unit, University College London</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Odelia Schwartz, University of Miami</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Frederic Theunissen, University of California Berkeley</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Joshua Vogelstein, Johns Hopkins University</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Course Moderators</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Fritz Sommer and Jeff Teeters, Redwood Center for Theoretical Neuroscience.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Speakers</span></div><div><span style="font-size:12.8px">To complement the main course instruction there will be lectures in the evenings by local Berkeley and UCSF neuroscientists presenting their research using quantitative approaches.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Requirements</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Applicants should be familiar with linear algebra, probability, differential and integral calculus and have some experience using MatLab and Python.  Each student should bring a laptop with both MatLab and Python installed. </span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Cost</span></div><div><span style="font-size:12.8px">There is no cost to attend.  Non-local attendees will be reimbursed for qualifying travel and food expenses if receipts are provided.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Housing</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Rooms in a hotel within walking distance to campus will be provided for those attendees who need accommodations. </span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Food</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Breakfast and some dinners will be provided to all participants as a group.  Non-local attendees can purchase food at local stores or restaurants and be reimbursed.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">How to apply</span></div><div><span style="font-size:12.8px">To apply, submit the online form linked from: <a href="http://crcns.org/course" target="_blank">http://crcns.org/course</a>.   A curriculum vitae and a letter of recommendation are required.  The course is limited to 25 students.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Deadlines</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Applications must be received by the end of April.   Notifications of acceptance will be given by May 15.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Questions</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Questions about the course can be sent to course [at] <a href="http://crcns.org" target="_blank">crcns.org</a>.</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Topics covered (subject to change):</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Basic approaches:</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">  </span>The problem of neural coding</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>Spike trains, point processes, and firing rate</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">      </span>Statistical thinking in neuroscience</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>Theory of model fitting / regularization / hypothesis testing</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Overview of stimulus-response function models</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Theory of model fitting / regularization / hypothesis testing</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Bayesian methods</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Spike sorting </span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">     </span>Estimation of stimulus-response functionals:  regression methods, spike-triggered covariance, </span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Variance analysis of neural response</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>Estimation of SNR. Coherence</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Information theoretic approaches:</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Information transmission rates</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">      </span>Scene statistics approaches and neural modeling</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Techniques for analyzing multiple-electrode and optical neural recordings:</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>Event sorting in electrophysiology and optical imaging</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">      </span>Optophysiology cell detection</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Sparse coding/ICA methods, vanilla and methods including statistical models of nonlinear dependencies</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Methods for assessing functional connectivity</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Statistical issues in network identification</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>Low-dimensional latent dynamical structure in network activity–Gaussian process factor analysis/newer methods</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Analyzing structural data:</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>Histology cell detection</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Statistical connectomics</span></div><div><span style="font-size:12.8px">Neuroinformatics topics:</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap"> </span>Petascale data storage, exploration, parsing and analysis</span></div><div><span style="font-size:12.8px">-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Introduction into Neurodata Without Borders data format for Neurophysiology</span></div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div></div>