01
Нейронные сети
Архитектуры, обучение и интерпретация. Связь между искусственными и биологическими нейросетями.
Наука об интеллекте
Компьютерная нейронаука и модели мозга
Нейронные сети, анализ нейроданных и когнитивное моделирование. Вычислительные подходы к пониманию того, как мозг обрабатывает информацию и как строить модели, связанные с реальной нейробиологией.
Ключевые темы
02
Анализ нейроданных
fMRI, EEG, spike trains — предобработка, статистика и извлечение паттернов из экспериментальных данных.
03
Когнитивное моделирование
Модели принятия решений, внимания и памяти. Сравнение с поведенческими экспериментами.
04
Вычислительная нейронаука
Теория нейронных кодов, динамические системы и симуляции нейронных цепей.
Области изучения
Данные и методы
- Нейровизуализация и time-series
- Python-стек: NumPy, MNE, PyTorch
- Воспроизводимость исследований
Модели
- Spiking neural networks
- Bayesian brain и predictive coding
- Reinforcement learning в нейронауке
Приложения
- BCI и нейроинтерфейсы
- Нейромаркетинг и UX-исследования
- Клиническая нейронаука
Другие направления PJM Academy
Проектное управление — для исследовательских команд. Блокчейн — для тех, кто строит инфраструктуру доверия вокруг данных и вычислений.
О направлении
Компьютерная нейронаука в PJM Academy соединяет математику, программирование и экспериментальную биологию. Мы не ограничиваемся «чёрным ящиком» ML — разбираем, как модели соотносятся с механизмами мозга. Материалы в разработке.