このコースについて

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受講生の就業成果

18%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
初級レベル
約26時間で修了
英語
字幕:英語

習得するスキル

Computational NeuroscienceArtificial Neural NetworkReinforcement LearningBiological Neuron Model

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ワシントン大学(University of Washington)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up96%(6,422 件の評価)Info
1

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4時間で修了

Introduction & Basic Neurobiology (Rajesh Rao)

4時間で修了
6件のビデオ (合計89分), 6 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
1.2 Computational Neuroscience: Descriptive Models11 分
1.3 Computational Neuroscience: Mechanistic and Interpretive Models12 分
1.4 The Electrical Personality of Neurons23 分
1.5 Making Connections: Synapses20 分
1.6 Time to Network: Brain Areas and their Function17 分
6件の学習用教材
Welcome Message & Course Logistics10 分
About the Course Staff10 分
Syllabus and Schedule10 分
Matlab & Octave Information and Tutorials10 分
Python Information and Tutorials10 分
Week 1 Lecture Notes10 分
2の練習問題
Matlab/Octave Programming1 時間
Python Programming1 時間
2

2

4時間で修了

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

4時間で修了
8件のビデオ (合計167分), 3 readings, 1 quiz
8件のビデオ
2.2 Neural Encoding: Simple Models12 分
2.3 Neural Encoding: Feature Selection22 分
2.4 Neural Encoding: Variability23 分
Vectors and Functions (by Rich Pang)30 分
Convolutions and Linear Systems (by Rich Pang)16 分
Change of Basis and PCA (by Rich Pang)18 分
Welcome to the Eigenworld! (by Rich Pang)24 分
3件の学習用教材
Welcome Message10 分
Week 2 Lecture Notes and Tutorials10 分
IMPORTANT: Quiz Instructions10 分
1の練習問題
Spike Triggered Averages: A Glimpse Into Neural Encoding1 時間
3

3

3時間で修了

Extracting Information from Neurons: Neural Decoding (Adrienne Fairhall)

3時間で修了
6件のビデオ (合計114分), 2 readings, 1 quiz
6件のビデオ
3.2 Population Coding and Bayesian Estimation24 分
3.3 Reading Minds: Stimulus Reconstruction11 分
Fred Rieke on Visual Processing in the Retina14 分
Gaussians in One Dimension (by Rich Pang)30 分
Probability distributions in 2D and Bayes' Rule (by Rich Pang)13 分
2件の学習用教材
Welcome Message10 分
Week 3 Lecture Notes and Supplementary Material10 分
1の練習問題
Neural Decoding30 分
4

4

3時間で修了

Information Theory & Neural Coding (Adrienne Fairhall)

3時間で修了
5件のビデオ (合計98分), 2 readings, 1 quiz
5件のビデオ
4.2 Calculating Information in Spike Trains17 分
4.3 Coding Principles19 分
What's up with entropy? (by Rich Pang)25 分
Information theory? That's crazy! (by Rich Pang)16 分
2件の学習用教材
Welcome Message10 分
Week 4 Lecture Notes and Supplementary Material10 分
1の練習問題
Information Theory & Neural Coding1 時間

レビュー

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よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You’ll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. Learn more.

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