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Resultados de carreira do aprendiz

18%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 26 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model

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100% on-line
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Nível iniciante
Aprox. 26 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

Universidade de Washington

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up96%(7,096 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

4 horas para concluir

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

4 horas para concluir
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

Semana 2

4 horas para concluir

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

4 horas para concluir
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

Semana 3

3 horas para concluir

Extracting Information from Neurons: Neural Decoding (Adrienne Fairhall)

3 horas para concluir
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

Semana 4

3 horas para concluir

Information Theory & Neural Coding (Adrienne Fairhall)

3 horas para concluir
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

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Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.