Адрес e-mail:

Методы машинного обучения в нейрокомпьютерных интерфейсах

Форма обучения:  очно-заочная (с применением дистанционных технологий)
Режим обучения:  Два раза в неделю – понедельник: с 16:00 до 17:30, четверг: с 16:00 до 17:30
Объем программы:  36 ак.ч.
Продолжительность обучения:  с 27 апреля по 4 июня 2020 года
Выдаваемый документ:  Сертификат установленного образца
Старт обучения:  27.04.2020
Стоимость обучения:  9600 рублей

Краткое описание программы: 
Курс предназначен для тех, кто желает получить необходимый минимум знаний и навыков на стыке таких областей как нейрофизиология, обработка электрических сигналов и машинное обучение. Этот набор знаний позволит самостоятельно разрабатывать, исследовать и применять системы нейроинтерфейсов, основанные на биоэлектрических сигналах головного мозга человека.

Содержание программы: 
Занятие 1. Сигнал ЭЭГ: физиологические основы
Занятие 2. Основные ритмы ЭЭГ и частотная фильтрация
Занятие 3. Удаление артефактов ЭЭГ
Занятие 4. Виды исследований ИМК
Занятие 5. Классификация ментальных состояний по ЭЭГ 
Занятие 6. Признаки ЭЭГ во временной области
Занятие 7. Признаки ЭЭГ в частотной области 
Занятие 8. Методы снижения размерности признаков
Занятие 9. Линейные классификаторы
Занятие 10. Нелинейные классификаторы
Занятие 11. Нейронные сети в задачах анализа ЭЭГ
Занятие 12. Перспективные направления в нейроинтерфейсах

Задачи программы:  9-11 классы

Преподаватели: 
Бобе Анатолий Сергеевич, Магистр МГТУ им. Н.Э. Баумана
  • 7 лет опыт работы с нейротехнологиями;
  • Автор более 15 научных статей;
  • Участие более чем в 10 проектах по ИИ.


Записаться на программу

Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2020 Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Противодействие коррупции | Сведения о доходах

Политика обработки персональных данных МФТИ

Техподдержка сайта | API

Использование новостных материалов сайта возможно только при наличии активной ссылки на https://mipt.ru

МФТИ в социальных сетях