课程主页: https://www.coursera.org/learn/computational-neuroscience
《计算神经科学》是一门为有兴趣深入理解神经系统功能的学习者提供的在线课程。该课程的主要目标是介绍基本的计算方法，以帮助学员理解神经系统的工作原理，探索视觉、感觉运动控制、学习和记忆等方面的计算原则。课程中将涉及的具体主题包括尖峰神经元的信息表示、神经网络中的信息处理以及适应和学习算法。
课程的结构由多个模块构成，涵盖了从基础神经生物学到复杂的神经编码和学习机制的诸多方面。以下是课程的具体模块：
1. **引言与基础神经生物学**：此模块提供了计算神经科学的概述，以及基础神经生物学的介绍。
2. **神经元编码模型**：学习神经元如何编码信息的技术和数学公式，以及如何处理大脑中的变异性和噪声。
3. **神经解码**：探索如何仅凭神经活动推测大脑正在看到或意图的事物，这一模块中还包括计算神经科学家Fred Rieke的嘉宾讲座。
4. **信息论与神经编码**：揭示信息论与大脑之间的密切关系。
5. **碳中的计算**：学习Hodgkin-Huxley模型及其他神经元模型，探索神经元的结构。
6. **网络计算**：了解如何通过模型连接神经元，创建网络模型。
7. **学习中的网络：大脑中的可塑性与学习**：研究突触可塑性和学习模型，学习Hebbian学习理论。
8. **从监督与奖励中学习**：探讨监督学习与强化学习，如何通过神经元进行分类，以及如何选择最佳行动来最大化奖励。
通过MATLAB/Octave/Python等工具，课程能够让学员不仅掌握理论知识，还能进行实际的编程练习。总体来说，这门课程不但增加了学员对神经系统的理解，还为未来的研究和应用提供了基础，尤其在神经假肢和脑机接口等交叉领域，具有很高的应用价值。招生人数多，适合所有热爱神经科学和计算数学的学习者，让我们携手开启这段充满探索的旅程吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/computational-neuroscience