Brain-inspired Computing

课程简介

1. 神经计算基础 - 突触神经模型和神经动态 - 人工神经网络 - 生物和人工神经网络的学习算法 2. 脑信号分析 3. 认知计算 - 感觉和运动系统（视觉系统、听觉系统、大脑控制运动等） - 记忆和学习系统 - 语言和推理 4. 神经形态计算硬件与系统 - 神经形态传感器：硅视网膜、硅耳蜗等 - 神经形态芯片：TrueNorth、Spinnaker、Loihi、Tianjic等

学习目标

本课程旨在提供神经科学与计算的多学科研究，使学生能够理解大脑功能的基本原理并应用于设计创新的计算系统。课程将主要探讨从人类和动物大脑中得出的计算原理、模型、硬件系统及其应用。

先修要求

要求掌握线性代数、微积分和Python编程知识。

教学模式

1. 讲座和研讨会：通过讲座介绍概念和内容；课堂活动（如讨论和练习）。2. 实验和辅导：通过动手实践加深对脑信号分析和脑启发计算的理解和技能。共计39小时的课堂活动，包括讲座、辅导、实验和研讨会（如适用）