Über diesen Kurs
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Stufe „Anfänger“

Ca. 30 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model
Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
  • Psychiatrists
  • Scientists
  • Researchers
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
4 Stunden zum Abschließen

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

6 Videos (Gesamt 89 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
1.2 Computational Neuroscience: Descriptive Models11m
1.3 Computational Neuroscience: Mechanistic and Interpretive Models12m
1.4 The Electrical Personality of Neurons23m
1.5 Making Connections: Synapses20m
1.6 Time to Network: Brain Areas and their Function17m
6 Lektüren
Welcome Message & Course Logistics10m
About the Course Staff10m
Syllabus and Schedule10m
Matlab & Octave Information and Tutorials10m
Python Information and Tutorials10m
Week 1 Lecture Notes10m
2 praktische Übungen
Matlab/Octave Programming1h
Python Programming1h
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

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

8 Videos (Gesamt 167 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
2.2 Neural Encoding: Simple Models12m
2.3 Neural Encoding: Feature Selection22m
2.4 Neural Encoding: Variability23m
Vectors and Functions (by Rich Pang)30m
Convolutions and Linear Systems (by Rich Pang)16m
Change of Basis and PCA (by Rich Pang)18m
Welcome to the Eigenworld! (by Rich Pang)24m
3 Lektüren
Welcome Message10m
Week 2 Lecture Notes and Tutorials10m
IMPORTANT: Quiz Instructions10m
1 praktische Übung
Spike Triggered Averages: A Glimpse Into Neural Encoding1h
Woche
3
3 Stunden zum Abschließen

Extracting Information from Neurons: Neural Decoding (Adrienne Fairhall)

6 Videos (Gesamt 114 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
3.2 Population Coding and Bayesian Estimation24m
3.3 Reading Minds: Stimulus Reconstruction11m
Fred Rieke on Visual Processing in the Retina14m
Gaussians in One Dimension (by Rich Pang)30m
Probability distributions in 2D and Bayes' Rule (by Rich Pang)13m
2 Lektüren
Welcome Message10m
Week 3 Lecture Notes and Supplementary Material10m
1 praktische Übung
Neural Decoding30m
Woche
4
3 Stunden zum Abschließen

Information Theory & Neural Coding (Adrienne Fairhall)

5 Videos (Gesamt 98 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
4.2 Calculating Information in Spike Trains17m
4.3 Coding Principles19m
What's up with entropy? (by Rich Pang)25m
Information theory? That's crazy! (by Rich Pang)16m
2 Lektüren
Welcome Message10m
Week 4 Lecture Notes and Supplementary Material10m
1 praktische Übung
Information Theory & Neural Coding1h
4.7
128 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von Computational Neuroscience

von 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.

von 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.

Dozenten

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Rajesh P. N. Rao

Professor
Computer Science & Engineering
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Adrienne Fairhall

Associate Professor
Physiology and Biophysics

Über 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....

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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