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Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 31 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
4 horas para concluir

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

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

...
6 vídeos ((Total 89 mín.)), 6 leituras, 2 testes
6 videos
1.2 Computational Neuroscience: Descriptive Models11min
1.3 Computational Neuroscience: Mechanistic and Interpretive Models12min
1.4 The Electrical Personality of Neurons23min
1.5 Making Connections: Synapses20min
1.6 Time to Network: Brain Areas and their Function17min
6 leituras
Welcome Message & Course Logistics10min
About the Course Staff10min
Syllabus and Schedule10min
Matlab & Octave Information and Tutorials10min
Python Information and Tutorials10min
Week 1 Lecture Notes10min
2 exercícios práticos
Matlab/Octave Programming1h
Python Programming1h
Semana
2
4 horas para concluir

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.

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8 vídeos ((Total 167 mín.)), 3 leituras, 1 teste
8 videos
2.2 Neural Encoding: Simple Models12min
2.3 Neural Encoding: Feature Selection22min
2.4 Neural Encoding: Variability23min
Vectors and Functions (by Rich Pang)30min
Convolutions and Linear Systems (by Rich Pang)16min
Change of Basis and PCA (by Rich Pang)18min
Welcome to the Eigenworld! (by Rich Pang)24min
3 leituras
Welcome Message10min
Week 2 Lecture Notes and Tutorials10min
IMPORTANT: Quiz Instructions10min
1 exercício prático
Spike Triggered Averages: A Glimpse Into Neural Encoding1h
Semana
3
3 horas para concluir

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.

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6 vídeos ((Total 114 mín.)), 2 leituras, 1 teste
6 videos
3.2 Population Coding and Bayesian Estimation24min
3.3 Reading Minds: Stimulus Reconstruction11min
Fred Rieke on Visual Processing in the Retina14min
Gaussians in One Dimension (by Rich Pang)30min
Probability distributions in 2D and Bayes' Rule (by Rich Pang)13min
2 leituras
Welcome Message10min
Week 3 Lecture Notes and Supplementary Material10min
1 exercício prático
Neural Decoding30min
Semana
4
3 horas para concluir

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 vídeos ((Total 98 mín.)), 2 leituras, 1 teste
5 videos
4.2 Calculating Information in Spike Trains17min
4.3 Coding Principles19min
What's up with entropy? (by Rich Pang)25min
Information theory? That's crazy! (by Rich Pang)16min
2 leituras
Welcome Message10min
Week 4 Lecture Notes and Supplementary Material10min
1 exercício prático
Information Theory & Neural Coding1h
4.7
112 avaliaçõesChevron Right

20%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do Neurociência Computacional

por 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

por 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.

Instrutores

Avatar

Rajesh P. N. Rao

Professor
Computer Science & Engineering
Avatar

Adrienne Fairhall

Associate Professor
Physiology and Biophysics

Sobre Universidade de Washington

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....

Perguntas Frequentes – FAQ

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