Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

18%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

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Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel principiante

Aprox. 31 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model

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ofrecido por

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Universidad de Washington

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up96%(6,038 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

4 horas para completar
6 videos (Total 89 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios
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 lecturas
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 ejercicios de práctica
Matlab/Octave Programming1h
Python Programming1h
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

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

4 horas para completar
8 videos (Total 167 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
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 lecturas
Welcome Message10m
Week 2 Lecture Notes and Tutorials10m
IMPORTANT: Quiz Instructions10m
1 ejercicio de práctica
Spike Triggered Averages: A Glimpse Into Neural Encoding1h
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Extracting Information from Neurons: Neural Decoding (Adrienne Fairhall)

3 horas para completar
6 videos (Total 114 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
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 lecturas
Welcome Message10m
Week 3 Lecture Notes and Supplementary Material10m
1 ejercicio de práctica
Neural Decoding30m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Information Theory & Neural Coding (Adrienne Fairhall)

3 horas para completar
5 videos (Total 98 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
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 lecturas
Welcome Message10m
Week 4 Lecture Notes and Supplementary Material10m
1 ejercicio de práctica
Information Theory & Neural Coding1h
4.7
148 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Neurociencia computacional

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.

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.

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

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