이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

67%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

33%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

StatisticsStatistical AnalysisStatistical ModelPreprocessor

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존스홉킨스대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(2,403개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 2시간 필요

Week 1

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 82분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
Module 2: Goals of fMRI Analysis12m
Module 3: fMRI Data Structure6m
Module 4.1: Psychological Inference Part 111m
Module 4.2: Psychological Inference Part 28m
Module 5: Basic Understanding of MR Physics11m
Module 6: Forming an Image10m
Module 7: K Space11m
2개의 읽기 자료
Syllabus10m
Principles of fMRI Book10m
1개 연습문제
Quiz 130m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Week 2

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 100분)
9개의 동영상
Module 9: fMRI Artifacts and Types of Noise11m
Module 10.1: Spatial and Temporal Resolution of Bold Part 17m
Module 10.2: Spatial and Temporal Resolution of Bold Part 2 13m
Module 11: Experimental Design13m
Module 12.1: Kinds of Designs Part 111m
Module 12.2: Kinds of Designs Part 2 8m
Module 13: Pre-Processing of fMRI Data10m
Module 14: Pre-Processing (continued)7m
1개 연습문제
Quiz 230m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Week 3

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 92분)
8개의 동영상
Module 16: Applying GLM to fMRI Data11m
Module 17: Details of Building GLM Models11m
Module 18: Linear Basis Sets11m
Module 19: Filtering & Nuisance Covariates13m
Module 20: GLM Estimation9m
Module 21: Noise Models - AR Models9m
Module 22: Inference - Contrasts and T-tests11m
1개 연습문제
Quiz 330m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Week 4

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 77분)
7개의 동영상
Module 24: Group-level Analysis II10m
Module 25: Group-level Analysis III14m
Module 26: Multiple Comparison Problem in fMRI9m
Module 27: FWER Correction16m
Module 28: FDR Correction5m
Module 29: Pitfalls and Multiple Comparisons14m
1개 연습문제
Quiz 430m

검토

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