Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

18%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível iniciante

Aprox. 38 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model

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Nível iniciante

Aprox. 38 horas para completar

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

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

Avaliações

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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.