计算神经科学

Computational Neuroscience

研究大脑的工作运转仍然是当今科学界的一大挑战,本课程主要介绍了用于分析和建模的基本计算方法,细胞与大脑回路的行…

华盛顿大学

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计算神经科学

研究大脑的工作运转仍然是当今科学界的一大挑战,本课程主要介绍了用于分析和建模的基本计算方法,细胞与大脑回路的行为。学习这门课,无需具备神经系统科学的相关背景。

课程概述

本课程通过对基本计算方法的介绍,了解神经系统的作用和工作机理,探索视觉控制、感官控制、学习和记忆等能力的计算原理;主要内容包括:尖峰神经元的信息表现形式,神经网络中的信息处理和自适应学习算法,利用Matlab语言进行编程示范与练习,从而深入理解相关概念和计算方法。本课程主要针对本科三/四年级生、研一新生,专业人士以及对大脑信息处理能力感兴趣的远程学习者。

课程大纲

主要内容包括:

1.基础神经生物学
2.神经编码和译码方法
3.信息论与神经编码
4.(生物物理学简化的)单神经元模型
5.(神经元的)突触和(前馈&递归)神经网络模型
6.突触可塑性与学习记忆

背景知识

了解线性代数、微积分、概率分布的基本概念和概率理论,尤其是要理解含有向量和矩阵的线性方程,能区分阶梯函数。习题方面,要熟悉Matlab或Octave编程语言,无需具备神经科学领域的相关背景。

参考资料

本课程基本涵盖以下教材的主要章节:
《神经科学理论:神经系统的计算与数学建模》(《Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems》)
作者:彼得·达扬和拉里·阿尔伯特(麻省理工学院出版社出版)。

其他参考资料:
《神经系统建模教程》(《Tutorial on Neural Systems Modeling》)
(Sinauer出版社出版),书中包含课上列举的关于Matlab语言的编程示例。

授课形式

课程为期8周,包含教学视频和家庭作业,部分涉及Matlab或Octave编程知识。

常见问题

修完这门课,我能否获得结业证书?
凡顺利完成本课程的学员,均可获得由老师签发的合格证书。

学习此课程我需要准备什么?
能上网,能使用Matlab或Octave软件(可到Octavw官网免费下载),有浓厚的学习兴趣和一颗刨根问底的好奇心。

(课程中文简介转自网易公开课)

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