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귀하가 습득할 기술

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 4시간 필요

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

This module includes an Introduction to Computational Neuroscience, along with a primer on Basic Neurobiology.

...
6 videos (Total 89 min), 6 readings, 2 quizzes
6개의 동영상
1.4 The Electrical Personality of Neurons23m
1.5 Making Connections: Synapses20m
1.6 Time to Network: Brain Areas and their Function17m
6개의 읽기 자료
Welcome Message & Course Logistics10m
About the Course Staff10m
Syllabus and Schedule10m
Matlab & Octave Information and Tutorials10m
Python Information and Tutorials10m
Week 1 Lecture Notes10m
2개 연습문제
Matlab/Octave Programming1h
Python Programming1h
2
완료하는 데 4시간 필요

What do Neurons Encode? Neural Encoding Models (Adrienne Fairhall)

This module introduces you to the captivating world of neural information coding. You will learn about the technologies that are used to record brain activity. We will then develop some mathematical formulations that allow us to characterize spikes from neurons as a code, at increasing levels of detail. Finally we investigate variability and noise in the brain, and how our models can accommodate them.

...
8 videos (Total 167 min), 3 readings, 1 quiz
8개의 동영상
2.4 Neural Encoding: Variability23m
Vectors and Functions (by Rich Pang)30m
Convolutions and Linear Systems (by Rich Pang)16m
Change of Basis and PCA (by Rich Pang)18m
Welcome to the Eigenworld! (by Rich Pang)24m
3개의 읽기 자료
Welcome Message10m
Week 2 Lecture Notes and Tutorials10m
IMPORTANT: Quiz Instructions10m
1개 연습문제
Spike Triggered Averages: A Glimpse Into Neural Encoding1h
3
완료하는 데 3시간 필요

Extracting Information from Neurons: Neural Decoding (Adrienne Fairhall)

In this module, we turn the question of neural encoding around and ask: can we estimate what the brain is seeing, intending, or experiencing just from its neural activity? This is the problem of neural decoding and it is playing an increasingly important role in applications such as neuroprosthetics and brain-computer interfaces, where the interface must decode a person's movement intentions from neural activity. As a bonus for this module, you get to enjoy a guest lecture by well-known computational neuroscientist Fred Rieke.

...
6 videos (Total 114 min), 2 readings, 1 quiz
6개의 동영상
Fred Rieke on Visual Processing in the Retina14m
Gaussians in One Dimension (by Rich Pang)30m
Probability distributions in 2D and Bayes' Rule (by Rich Pang)13m
2개의 읽기 자료
Welcome Message10m
Week 3 Lecture Notes and Supplementary Material10m
1개 연습문제
Neural Decoding30m
4
완료하는 데 3시간 필요

Information Theory & Neural Coding (Adrienne Fairhall)

This module will unravel the intimate connections between the venerable field of information theory and that equally venerable object called our brain.

...
5 videos (Total 98 min), 2 readings, 1 quiz
5개의 동영상
What's up with entropy? (by Rich Pang)25m
Information theory? That's crazy! (by Rich Pang)16m
2개의 읽기 자료
Welcome Message10m
Week 4 Lecture Notes and Supplementary Material10m
1개 연습문제
Information Theory & Neural Coding1h
4.7
112개의 리뷰Chevron Right

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Computational Neuroscience의 최상위 리뷰

대학: JRApr 8th 2018

Extremely enlightening course on how Neuron's work and the science of computational neuroscience. Even if you don't want to get into the complex mathematics you can get a lot out of the course

대학: CMJun 15th 2017

This course is an excellent introduction to the field of computational neuroscience, with engaging lectures and interesting assignments that make learning the material easy.

강사

Avatar

Rajesh P. N. Rao

Professor
Computer Science & Engineering
Avatar

Adrienne Fairhall

Associate Professor
Physiology and Biophysics

워싱턴 대학교 정보

Founded in 1861, the University of Washington is one of the oldest state-supported institutions of higher education on the West Coast and is one of the preeminent research universities in the world....

자주 묻는 질문

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