Informações sobre o curso
4.6
448 classificações
97 avaliações
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante

Nível iniciante

Horas para completar

Aprox. 31 horas para completar

Sugerido: 5 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante

Nível iniciante

Horas para completar

Aprox. 31 horas para completar

Sugerido: 5 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
4 horas para concluir

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

This module includes an Introduction to Computational Neuroscience, along with a primer on Basic Neurobiology. ...
Reading
6 videos (Total 89 min), 6 leituras, 2 testes
Video6 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
Reading6 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
Quiz2 exercícios práticos
Matlab/Octave Programmingmin
Python Programmingmin
Semana
2
Horas para completar
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....
Reading
8 videos (Total 167 min), 3 leituras, 1 teste
Video8 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
Reading3 leituras
Welcome Message10min
Week 2 Lecture Notes and Tutorials10min
IMPORTANT: Quiz Instructions10min
Quiz1 exercício prático
Spike Triggered Averages: A Glimpse Into Neural Encodingmin
Semana
3
Horas para completar
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. ...
Reading
6 videos (Total 114 min), 2 leituras, 1 teste
Video6 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
Reading2 leituras
Welcome Message10min
Week 3 Lecture Notes and Supplementary Material10min
Quiz1 exercício prático
Neural Decoding30min
Semana
4
Horas para completar
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....
Reading
5 videos (Total 98 min), 2 leituras, 1 teste
Video5 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
Reading2 leituras
Welcome Message10min
Week 4 Lecture Notes and Supplementary Material10min
Quiz1 exercício prático
Information Theory & Neural Codingmin
4.6
97 avaliaçõesChevron Right

Melhores avaliações

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.

por 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

Instrutores

Avatar

Rajesh P. N. Rao

Professor
Computer Science & Engineering
Avatar

Adrienne Fairhall

Associate Professor
Physiology and Biophysics

Sobre University of 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

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.