/ вычислительная неврология / Computational Neuroscience

вычислительная неврология / Computational Neuroscience

Страна: USA
Год выпуска: 2014
Производитель: Coursera
производителя: coursera/course/compneuro
Автор: Adrienne Fairhall, Rajesh P. N. Rao
Продолжительность: 04:14:07
Тип раздаваемого материала: Видеоурок
Язык: Английский
Описание: Данный курс представляет собой введение в основные вычислительные методы для понимания того, что нервной системы и для определения того, как они работают. Мы намерены изучить вычислительных принципов, регулирующих различные аспекты видения, сенсорными-двигатель, обучения и памяти. Конкретные темы, которые будут включать в себя представление информации спайкинг нейронов, обработка информации в нейронных сетях, и алгоритмы для адаптации и обучения. Мы будем использовать Matlab демонстраций и учения для более глубокого понимания концепций и методов внес на рассмотрение в ходе. Курс ориентирован в первую очередь на третьей или четвертой год студентов и начала выпускников высших учебных заведений, а также специалистов и расстояние до учащихся необходимо узнать, каким образом мозг обрабатывает информацию.

Содержание

1. Basic Neurobiology

2. Neural Encoding and Decoding Techniques

3. Information Theory and Neural Coding

4. Single Neuron Models (Biophysical and Simplified)

5. Synapse and Network Models (Feedforward and Recurrent)

6. Synaptic Plasticity and Learning

Качество: WEBRip
Формат видео: MP4
Видео: AVC, 960x540, 16:9, 30.000 fps, ~ 1359 Kbps
Аудио: AAC, 48.0 KHz, ~ 96.0 Kbps, 2 channels

Описание на английском языке
This course provides an introduction to basic computational methods for understanding what nervous systems do and for determining how they function. We will explore the computational principles governing various aspects of vision, sensory-motor control, learning, and memory. Specific topics that will be covered include representation of information by spiking neurons, processing of information in neural networks, and algorithms for adaptation and learning. We will make use of Matlab demonstrations and exercises to gain a deeper understanding of concepts and methods introduced in the course. The course is primarily aimed at third- or fourth-year undergraduates and beginning graduate students, as well as professionals and distance learners interested in learning how the brain processes information.