Об этом курсе
4.6
Оценки: 465
Рецензии: 102
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень

Начальный уровень

Часов на завершение

Прибл. 31 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень

Начальный уровень

Часов на завершение

Прибл. 31 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
4 ч. на завершение

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

This module includes an Introduction to Computational Neuroscience, along with a primer on Basic Neurobiology. ...
Reading
6 видео ((всего 89 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Video6 видео
1.2 Computational Neuroscience: Descriptive Models11мин
1.3 Computational Neuroscience: Mechanistic and Interpretive Models12мин
1.4 The Electrical Personality of Neurons23мин
1.5 Making Connections: Synapses20мин
1.6 Time to Network: Brain Areas and their Function17мин
Reading6 материала для самостоятельного изучения
Welcome Message & Course Logistics10мин
About the Course Staff10мин
Syllabus and Schedule10мин
Matlab & Octave Information and Tutorials10мин
Python Information and Tutorials10мин
Week 1 Lecture Notes10мин
Quiz2 практического упражнения
Matlab/Octave Programming
Python Programming
Неделя
2
Часов на завершение
4 ч. на завершение

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....
Reading
8 видео ((всего 167 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video8 видео
2.2 Neural Encoding: Simple Models12мин
2.3 Neural Encoding: Feature Selection22мин
2.4 Neural Encoding: Variability23мин
Vectors and Functions (by Rich Pang)30мин
Convolutions and Linear Systems (by Rich Pang)16мин
Change of Basis and PCA (by Rich Pang)18мин
Welcome to the Eigenworld! (by Rich Pang)24мин
Reading3 материала для самостоятельного изучения
Welcome Message10мин
Week 2 Lecture Notes and Tutorials10мин
IMPORTANT: Quiz Instructions10мин
Quiz1 практическое упражнение
Spike Triggered Averages: A Glimpse Into Neural Encoding
Неделя
3
Часов на завершение
3 ч. на завершение

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. ...
Reading
6 видео ((всего 114 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video6 видео
3.2 Population Coding and Bayesian Estimation24мин
3.3 Reading Minds: Stimulus Reconstruction11мин
Fred Rieke on Visual Processing in the Retina14мин
Gaussians in One Dimension (by Rich Pang)30мин
Probability distributions in 2D and Bayes' Rule (by Rich Pang)13мин
Reading2 материала для самостоятельного изучения
Welcome Message10мин
Week 3 Lecture Notes and Supplementary Material10мин
Quiz1 практическое упражнение
Neural Decoding30мин
Неделя
4
Часов на завершение
3 ч. на завершение

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....
Reading
5 видео ((всего 98 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video5 видео
4.2 Calculating Information in Spike Trains17мин
4.3 Coding Principles19мин
What's up with entropy? (by Rich Pang)25мин
Information theory? That's crazy! (by Rich Pang)16мин
Reading2 материала для самостоятельного изучения
Welcome Message10мин
Week 4 Lecture Notes and Supplementary Material10мин
Quiz1 практическое упражнение
Information Theory & Neural Coding
4.6
Рецензии: 102Chevron Right
Карьерные преимущества

22%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие рецензии

автор: 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.

автор: ATMay 27th 2018

This is a wonderful start for a biologist , to get idea of concepts of learning . An advanced course focused more on brain circuitry is suggested.\n\nThanks a lot

Преподавателя

Avatar

Rajesh P. N. Rao

Professor
Computer Science & Engineering
Avatar

Adrienne Fairhall

Associate Professor
Physiology and Biophysics

О Вашингтонский университет

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....

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.