우리는 좋은 것을 추구하고, 나쁜 것을 회피하려고 합니다. 과거의 경험을 바탕으로, 더 나은 미래를 위해 선택을 합니다. 본 연구실에서는 뇌에서 이러한 인지 과정이 일어나는 생물학적인 원리를 최신의 실험 기법과 계산 신경과학의 분석법을 이용해 탐구합니다. 다음의 활동을 활발한 상호 교류를 통해 배워나갈 수 있습니다.
1) 최신의 분자생물학적/유전학적 방법론을 이용한 쥐를 이용한 인지 과정 연구 2) 계량적 모델 (e.g., 강화학습 모델)을 이용한 신경 신호와 행동 데이터 분석 3) 복잡한 고등 인지기능과 효율적인 학습의 원리를 영장류에서 연구 4) Deep learning framework 를 이용한 행동과 신경 신호 분석
-------- How do we recognize the world in a structured way (e.g., map)? How do we remember something good and pursue it? How do we remember something bad and avoid it? How do we make decisions when things are uncertain? What features of the brain make one species smarter than another species? What can we learn about how the brain works from artificial intelligence?
We address these questions by monitoring and manipulating neuronal activities using state-of-the-art techniques. We use artificial neural network modeling to compare real and artificial brains and compare neural activities across species to understand how inte
연구분야 키워드
#artificial intelligence
#computational neuroscience
#decision making
#dopamine
#neuromodulator
#reinforcement learning
#systems neuroscience
졸업생 정보
아직 학위과정 졸업생이 없습니다.
연구실 지원 방법
성적표와 자기소개서를 메일로 보내주세요.
자격 조건
신경과학, 생물학, 물리학, 전산학 (컴퓨터공학), 전기공학, 의공학, 심리학, 데이터사이언스학 전공자는 지원에 유리하지만, 다른 전공이라도 관련 과목에 대한 기반 지식이 있으면 괜찮습니다.