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这是一门数据科学在神经工程中应用的入门课程。本课程将介绍数据科学的基本原理、概率和统计估计的技术和实现，以及神经工程中几个实际问题的建模。主题包括概率、随机变量、统计检测和估计、随机过程、神经系统的结构和功能、编码和解码、群体编码、神经网络、可塑性和学习、神经接口和康复。将介绍概率、随机过程和估计的概念，以便学生能够理解和实现神经工程的真实示例，并认识到最新技术的影响。本课程将增强学生的视野，鼓励他们在未来的跨学科研究领域工作。学生有望通过脑机接口项目获得数据科学和神经科学的知识以及实践经验。本课程包含计算神经科学的元素及其在神经工程中的应用，神经工程是生物医学工程的一个重要领域，适合具有 CBE 背景的学生。它还包含数据科学和神经工程应用的元素，因此，它也适合来自 ECE 的学生。不同课程代码的学生将获得相同待遇，只使用一套课程内容和考核安排。先修课程：（MATH2111 或 MATH 2121）和 MATH 2421，或 BIEN 2310 或 BIEN 3320 成绩基于家庭作业（20%）、期中考试（30%）和期末项目（50%）。暂定时间表如下。
ELEC3810 神经工程数据科学（2023 年秋季...
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