Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 30 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês
User
Os alunos que estão fazendo este Course são
  • Psychiatrists
  • Researchers
  • Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists

Habilidades que você terá

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model
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Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
4 horas para concluir

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

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)

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)

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)

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
130 avaliaçõesChevron Right

19%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Principais avaliações do Neurociência Computacional

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 JBMay 25th 2019

I really enjoyed this course and think that there was a good variety of material that allowed people of many different backgrounds to take at least one thing away from this.

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

  • 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.