edubillililavanya565@gmail.com摘要：由于人脑的复杂性，人类生成的思想和信号是非平稳和非线性的。因此，困难的部分是创建一个可以从人脑中提取更深入见解的系统。一旦获得了这些更深的见解，BCI应用程序将更有效地发挥作用。被称为脑部计算机界面的设备允许其用户仅通过大脑活动与计算机进行通信，这通常通过脑电图（EEG）检测到。在这项工作中研究了在大脑计算机界面（BCIS）中使用深度学习的方法。审查先前有关大脑计算机界面（BCIS）的研究结果以及它们如何与深度学习方法一起工作是研究的主要目标。它通过使用深度学习来研究BCIS中信号处理，特征提取和分类的方式。该研究的目的是对目前该部门的创新和改进状态进行详尽的审查。阐明使用深度学习对BCIS关键字的可能优势和困难：深度学习，计算机，大脑语言，脑电图和脑部计算机界面