<div dir="ltr"><div>We invite applicants to the 2018 summer course in</div><div>"Mining and modeling of neuroscience data"</div><div>to be held July 9-20 at UC Berkeley.</div><div>A description of the course is below and also at:</div><div><a href="http://crcns.org/course" target="_blank">http://crcns.org/course</a></div><div>Application deadline is April 20.</div><div><br></div><div><div>-----</div></div><div><br></div><div><div>Berkeley summer course in mining and modeling of neuroscience data</div><div><br></div><div>July 9-20, 2018</div><div>Redwood Center for Theoretical Neuroscience, UC Berkeley</div><div>Organizers: Fritz Sommer, Bruno Olshausen & Jeff Teeters (HWNI, UC Berkeley)</div><div><br></div><div>Scope</div><div>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.</div><div><br></div><div>Format</div><div>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><br></div><div>Course Instructors</div><div>Robert Kass, Carnegie Mellon University, Pittsburgh</div><div>Sonja Grün, Juelich Research Center, Germany</div><div>Frederic Theunissen, University of California Berkeley</div><div>Odelia Schwartz, University of Miami</div><div>Stephanie Palmer, University of Chicago</div><div>Maneesh Sahani, Gatsby Unit, University College London</div><div><br></div><div>Course Moderators</div><div>Fritz Sommer and Jeff Teeters, Redwood Center for Theoretical Neuroscience.</div><div><br></div><div>Speakers</div><div>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><br></div><div>Requirements</div><div>Applicants should be familiar with linear algebra, probability, differential and integral calculus and have some experience using MatLab and Python.  Each student must bring a laptop with both MatLab and Python installed. </div><div><br></div><div>Cost</div><div>There is no cost to attend.  Non-local attendees will be reimbursed for economy travel expenses (up to a maximum of $500 domestic and $600 foreign) and will have most meals provided.</div><div><br></div><div>Housing</div><div>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><br></div><div>Food</div><div>Almost all meals will be provided to non-local attendees and some meals will be provided to local attendees.</div><div><br></div><div>How to apply</div><div>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.</div><div><br></div><div>Deadlines</div><div>Applications must be received by April 20.   Notifications of acceptance will be given by May 15.</div><div><br></div><div>Questions</div><div>Questions about the course can be sent to course [at] <a href="http://crcns.org" target="_blank">crcns.org</a>.</div><div><br></div><div>Topics covered (subject to change):</div><div>Basic approaches:</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>The problem of neural coding</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Population coding</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Spike trains, firing rate, point processes, and generalized linear models</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Statistical thinking in neuroscience</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Overview of stimulus-response function models</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Theory of model fitting / regularization / hypothesis testing</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Bayesian methods</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>Spike sorting</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Estimation of stimulus-response functionals:  regression methods, spike-triggered covariance</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Variance analysis of neural response</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Estimation of SNR. Coherence</div><div><br></div><div>Information theoretic approaches:</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Information transmission rates</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">  </span>Scene statistics approaches and neural modeling</div><div><br></div><div>Techniques for analyzing multiple-channel recordings:</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Unitary event analysis</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">  </span>Proper surrogates for spike synchrony analysis</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">  </span>Sparse coding/ICA methods, vanilla and methods including statistical models of nonlinear dependencies</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Deep learning and supervised learning</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Methods for assessing functional connectivity</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">   </span>Generalized Linear Models</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">       </span>Multivariate phase coupling</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">     </span>Statistical issues in network identification</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">    </span>Low-dimensional latent dynamical structure in network activity – Gaussian process factor analysis and newer approaches</div><div>-<span style="white-space:pre-wrap">        </span>Extracting population responses to experimental inputs - LDA, DPCA and other low-rank regression</div></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div>