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课程重点
这个课程对计算神经科学的现况，提供了一个完整的介绍与基础训练，特别强调必要的思考。一份综合阅读的书单用以检视计算神经科学领域，以及建立让未来从事研究工作的人能在职场上使用的知识基础。指定作业能帮助学生专注在课堂中所涵盖的重要观点，这个课程也提供了一个丰富的网络相关资源连结目录。
This course offers a thorough introduction to and grounding in the current state of computational neuroscience, emphasizing critical thinking. A comprehensive reading list surveys the field of computational neuroscience and establishes a base of information that future researchers will be able to utilize throughout their careers. The assignments help students focus on the important aspects of the topics covered in the class. An extensive list of links to related resources is also provided.
课程描述
以数学方式介绍神经的编码与动力学、回旋积分、相关性、线性系统、fourier分析、讯号侦测方法论、或然率理论及资讯理论。应用于特别是视觉系统的神经编码、Hodgkin-Huxley及相关神经刺激模型、离子通道的随机模型、传导理论与突触讯息传送模型。
Mathematical introduction to neural coding and dynamics. Convolution, correlation, linear systems, Fourier analysis, signal detection theory, probability theory, and information theory. Applications to neural coding, focusing on the visual system. Hodgkin-Huxley and related models of neural excitability, stochastic models of ion channels, cable theory, and models of synaptic transmission.
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| 师资 |
讲师：
H. Sebastian Seung 教授
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| 上课时数 |
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大学部 / 研究所
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原文声明 |
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