<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_extra">We invite applicants to the 2017 summer course in</div><div class="gmail_extra">"Mining and modeling of neuroscience data"</div><div class="gmail_extra">to be held July 10-21 at UC Berkeley.</div><div class="gmail_extra">A description of the course is below and also at:</div><div class="gmail_extra"><a href="http://crcns.org/course" target="_blank">http://crcns.org/course</a></div><div class="gmail_extra">Application deadline is April 30.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">-----</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Berkeley summer course in mining and modeling of neuroscience data</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">July 10-21, 2017</div><div class="gmail_extra">Redwood Center for Theoretical Neuroscience, UC Berkeley</div><div class="gmail_extra">Organizers: Fritz Sommer, Bruno Olshausen & </div><div class="gmail_extra">Jeff Teeters (HWNI, UC Berkeley)</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Scope</div><div class="gmail_extra">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.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Format</div><div class="gmail_extra">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.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Course Instructors</div><div class="gmail_extra">Robert Kass, Carnegie Mellon University, Pittsburgh</div><div class="gmail_extra">Frederic Theunissen, University of California Berkeley</div><div class="gmail_extra">Jonathan Pillow, Princeton University</div><div class="gmail_extra">Odelia Schwartz, University of Miami</div><div class="gmail_extra">Mark Goldman, University of California Davis</div><div class="gmail_extra">Maneesh Sahani, Gatsby Unit, University College London</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Course Moderators</div><div class="gmail_extra">Fritz Sommer and Jeff Teeters, Redwood Center for Theoretical Neuroscience.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Speakers</div><div class="gmail_extra">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.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Requirements</div><div class="gmail_extra">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.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Cost</div><div class="gmail_extra">There is no cost to attend. Non-local attendees will be reimbursed for economy travel expenses (up to a maximum of $500 domestic, $600 foreign) and will have most meals provided.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Housing</div><div class="gmail_extra">Rooms in the University dorms will be provided for those non-local attendees who need accommodations. Most dorm rooms are double occupancy (shared).</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Food</div><div class="gmail_extra">Breakfast and some dinners will be provided to all participants as a group. Non-local attendees will also be provided most other meals in the University dining commons.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">How to apply</div><div class="gmail_extra">To apply, submit the online form <a href="http://crcns.org/course/apply.php" target="_blank">http://crcns.org/course/apply.<wbr>php</a>. A curriculum vitae and a letter of recommendation are required. The course is limited to 25 students.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Deadlines</div><div class="gmail_extra">Applications must be received by the end of April. Notifications of acceptance will be given by May 15.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Questions</div><div class="gmail_extra">Questions about the course can be sent to course [at] <a href="http://crcns.org" target="_blank">crcns.org</a>.</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Topics covered (subject to change)</div><div class="gmail_extra">Basic approaches:</div><div class="gmail_extra">-    The problem of neural coding</div><div class="gmail_extra">-    Spike trains, point processes, and firing rate</div><div class="gmail_extra">-    Statistical thinking in neuroscience</div><div class="gmail_extra">-    Overview of stimulus-response function models</div><div class="gmail_extra">-    Theory of model fitting / regularization / hypothesis testing</div><div class="gmail_extra">-    Bayesian methods</div><div class="gmail_extra">-    Estimation of stimulus-response functionals:  regression methods, spike-triggered covariance</div><div class="gmail_extra">-    Variance analysis of neural response</div><div class="gmail_extra">-    Estimation of SNR. Coherence</div><div class="gmail_extra">-    Generalized Linear Models</div><div class="gmail_extra">Information theoretic approaches:</div><div class="gmail_extra">-    Information transmission rates and maximally informative dimensions</div><div class="gmail_extra">-    Scene statistics approaches and neural modeling</div><div class="gmail_extra">Techniques for analyzing multiple-unit recordings:</div><div class="gmail_extra">-    Event sorting in electrophysiology and optical imaging</div><div class="gmail_extra">-    Optophysiology cell detection</div><div class="gmail_extra">-    Sparse coding/ICA methods, vanilla and methods including statistical models of nonlinear dependencies</div><div class="gmail_extra">-    Methods for assessing functional connectivity</div><div class="gmail_extra">-    Statistical issues in network identification</div><div class="gmail_extra">-    Low-dimensional latent dynamical structure in network activity–Gaussian process factor analysis/newer methods</div><div class="gmail_extra">Models of memory, motor control and decision making:</div><div class="gmail_extra">-    Neural integrators</div><div class="gmail_extra">-    Attractor networks</div></div></div>