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  • Computational Neuroscience

计算神经科学课程

计算神经科学课程可以帮助您学习神经建模、数据分析技术和大脑连接原理。您可以培养使用 Python 编程、统计分析以及使用机器学习算法来分析神经数据的技能。许多课程都会介绍 MATLAB 和 TensorFlow 等工具,这些工具支持模拟神经网络和分析大型数据集,使您能够在研究和实际应用中应用所学知识。


热门计算神经科学课程和认证


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    U

    University of Washington

    计算神经科学

    您将获得的技能: 生理学, Machine Learning 方法, 监督学习, 数学建模, Matlab, 强化学习, 概率分布, 线性代数, 计算思维, 计算机科学, 神经学, 网络模型, 生物学, 递归神经网络 (RNN), 机器学习算法, 人工神经网络

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1132 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    神经科学与神经成像

    您将获得的技能: 数据操作, 数据分析, 放射科, 放射诊断学, 实验, 解剖学, 统计分析, 统计, 医学影像, X 射线计算机断层扫描, 分析技能, 数据处理, 生物医学技术, 高级分析, 图像分析, R 语言程序设计(中文版), 磁共振成像, 神经学, 网络分析, 研究设计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3311 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundations of Neuroscience

    您将获得的技能: Marketing Psychology, Case Studies, Persuasive Communication, Advertising, Consumer Behaviour, Decision Making, Marketing Effectiveness, Neurology, Behavioral Economics, Marketing, Psychology, Anatomy

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    36 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    心灵与机器

    您将获得的技能: 人工智能, 心理学, 计算机视觉, 理论计算机科学, 深度学习, 数学建模, 解决问题, 计算机图形学, 卷积神经网络, 人类发展, 行为经济学, 计算思维, Algorithm, 概率, 人类学习, 分析技能, 博弈论, 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工神经网络, 图像分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    366 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    神经成像的基础神经科学

    您将获得的技能: 生理学, 医学术语, 实验, 解剖学, X 射线计算机断层扫描, 生物医学技术, 放射诊断学, 放射科, 医学影像, 神经学, 磁共振成像, 图像分析, 研究设计

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2292 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    H

    Hebrew University of Jerusalem

    突触、神经元和大脑

    您将获得的技能: 心理学, 生理学, 模拟和模拟软件, 文科, 数学建模, 电气系统, 计算逻辑, 计算机科学, 细胞生物学, 神经学, 网络分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1254 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    J

    Johns Hopkins University

    Neuroscience Methods

    您将获得的技能: Research Design, Science and Research, Laboratory Research, Research Methodologies, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Collection, Neurology, Psychology, Physiology, Magnetic Resonance Imaging, Image Analysis, Medical Equipment and Technology, Human Learning, Medical Imaging

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    6 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    Visual Perception and the Brain

    您将获得的技能: Psychology, Motion Graphics, Neurology, Color Theory, Visual Impairment Education, Vision Transformer (ViT), Biology, Physiology, Experimentation, Anatomy

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    279 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Davis

    计算社会科学方法

    您将获得的技能: 人工智能, 数据分析, 社交网络分析, 社会学, 数字化转型, 计算思维, 模拟, 大数据, 数据科学, 机器学习, 网络分析, 社会科学, 预测建模

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    350 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Peking University

    高级神经生物学 I

    您将获得的技能: 电生理学, 生理学, 解剖学, 研究, 分子生物学, 生物学, 实验室技术, 细胞生物学, 神经学, 科学方法

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    643 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    大脑与空间

    您将获得的技能: 生理学, 心理学, 学习理论, 实验, 解剖学, 神经学, 人类学习, 磁共振成像, 生物学, 空间分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    655 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Peking University

    高级神经生物学 II

    您将获得的技能: 心理学, 生理学, 解剖学, 心理健康疾病与障碍, 行为健康, 病理学, 生物学, 分子生物学, 神经学, 细胞生物学, 精神病学

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    161 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

1234…50

总之,以下是 10 最受欢迎的 computational neuroscience 课程

  • 计算神经科学: University of Washington
  • 神经科学与神经成像: Johns Hopkins University
  • Foundations of Neuroscience: Johns Hopkins University
  • 心灵与机器: University of Colorado Boulder
  • 神经成像的基础神经科学: Johns Hopkins University
  • 突触、神经元和大脑: Hebrew University of Jerusalem
  • Neuroscience Methods: Johns Hopkins University
  • Visual Perception and the Brain: Duke University
  • 计算社会科学方法: University of California, Davis
  • 高级神经生物学 I: Peking University

您可以在 Design And Product 中学到的技能

用户界面 (18)
用户体验 (16)
软件测试 (13)
游戏设计 (11)
敏捷软件开发 (10)
美工 (10)
虚拟现实 (9)
设计思维 (8)
网络 (8)
视频游戏开发 (7)
网页设计 (7)
Adobe Photoshop (6)

关于 Computational Neuroscience 的常见问题

计算神经科学是一个跨学科领域,它结合了神经科学、计算机科学和数学的原理来理解大脑的功能和过程。它之所以重要,是因为它有助于研究人员开发模拟大脑活动的模型,从而深入了解大脑如何处理信息、学习和做出决策。这种认识可以为神经系统疾病的治疗提供依据,增强人工智能系统,并通过利用对大脑功能的了解来改进教育方法。‎

计算神经科学领域的就业方向多种多样。您可以在学术机构、医疗机构或科技公司中担任计算神经科学家、数据分析师或研究科学家。职位还可能包括人工智能领域,了解神经网络可以增强机器学习算法。此外,专注于神经系统疾病药物开发的制药公司以及利用神经科学提供学习解决方案的教育技术公司也存在工作机会。‎

要在计算神经科学领域取得成功,您应该在几项关键技能方面打下坚实的基础。熟练掌握 Python 或 MATLAB 等编程语言对于建模和数据分析至关重要。对统计学和数据分析技术的扎实了解以及对机器学习原理的熟悉也至关重要。此外,神经科学概念(包括神经解剖学和神经生理学)方面的知识将提高您有效应用计算方法的能力。最后,较强的解决问题的能力和在跨学科团队中协同工作的能力也很重要。‎

计算神经科学的一些最佳在线课程包括计算神经科学课程,该课程全面介绍了这一领域。此外,神经科学与神经成像专项课程还对神经成像技术及其应用进行了深入探讨。这些课程旨在让您掌握在这一令人兴奋的领域取得优异成绩所需的理论知识和实践技能。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习计算神经科学:

  1. 免费预览 许多计算神经科学课程的第一个 Module。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得计算神经科学证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习计算神经科学,首先要学习涵盖神经科学和计算方法的基础课程。利用 Coursera 等在线平台,您可以找到指导您学习基本概念的结构化课程。通过实践项目或研究机会补充学习内容,学以致用。加入在线社区或论坛还可以在您的学习过程中提供支持和资源。‎

计算神经科学课程涵盖的典型主题包括神经编码、大脑连接和神经系统的数学建模。您还将探索信号处理、神经科学中的机器学习应用以及神经成像数据分析等主题。这些课程通常将理论知识与实际应用相结合,让您了解如何利用计算技术来研究大脑功能和行为。‎

要对员工进行计算神经科学方面的培训和技能提升,神经科学与神经成像专项课程是一个极佳的选择。它提供了该领域的全面概述,适合希望加强对大脑功能及其应用的了解的专业人士。此外,计算神经科学课程还提供有针对性的学习,帮助员工将计算方法应用到神经科学的实际问题中。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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