讀者朋友們晚上好呀,神經現實的英國游學項目今晚8點半會對課程版中的認知科學課程進行介紹,課程主題是探索大腦的認知控制系統,課程主要會帶學員一起探索認知神經科學的基礎知識和研究方法。
什么是認知控制?認知控制與注意、記憶、動機等其他認知功能的關系是怎樣的?人工智能技術在認知神經科學中的應用是怎樣的,深度學習模型如何助力我們理解腦的表征與計算機制?
屆時兩位主創也會繼續在直播間等候。對直播感興趣可以點擊預約直播,也可以進英國游學項目的專屬社群了解更多信息,歡迎來找我們嘮嗑。
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課程介紹
本課程分為理論學習與研究實踐兩大部分,旨在幫助學生了解認知神經科學的基礎知識和研究方法,并體驗科學探索的過程。
理論學習包括兩個單元:第一單元將從整體視角介紹認知神經科學的研究主題與基本概念、常用的神經成像技術和數據分析方法;
第二單元將聚焦認知控制,深入探討其理論模型與神經機制,以及其與注意、記憶、動機等其他認知功能的關系。
研究實踐部分將引導學生獨立設計并實現一個認知實驗任務,涵蓋任務編程、行為數據采集與分析等環節,幫助學生增進對認知神經科學研究流程的理解。
此外,課程還設有一個專題討論,圍繞人工智能與認知神經科學的交叉研究展開,鼓勵學生從前沿視角思考心智機制,并培養跨學科的整合性思維能力。
課程安排
第一天
上午:認知神經科學基礎
下午:認知控制專題
第二天
上午:研究實踐——理論講解與任務設計
下午:研究實踐——程序搭建與數據采集
第三天
上午:研究實踐——數據分析
下午:成果展示與交流;專題討論
認知神經科學基礎
1. 認知神經科學導論:心智功能的腦機制
摘要:本模塊將介紹認知神經科學的研究目標,以及腦的信息處理基礎與結構組織,幫助學生理解腦如何支持感覺、認知與行為等基本功能。
2. 神經成像方法概覽:如何“看見”大腦活動
摘要:本模塊將介紹常見的人類神經成像技術,包括其測量原理、信號特性與技術比較,幫助學生理解不同方法在研究中的優勢、局限與應用場景。
3. 數據分析基礎:從信號差異到信息解碼
摘要:本模塊將聚焦認知神經科學中的常見數據分析策略,涵蓋從傳統的單變量分析到多變量模式分析,幫助學生理解腦數據的分析流程。
認知控制專題
1. 認知控制 I:功能視角
摘要:本模塊將從功能視角出發,介紹認知控制的定義、核心功能、經典實驗范式與行為指標,并進一步解析與控制相關的腦區及理論模型,幫助學生建立對目標導向行為背后機制的初步理解。
2. 認知控制 II:表征視角
摘要:本模塊將從表征視角出發,探討大腦如何編碼、維持和操作與任務相關的信息。內容將從神經編碼的一般特性出發,進一步延申至抽象規則的表征機制。
3. 認知控制 III:與其他系統的交互
摘要:本模塊將從整體系統運作的角度出發,探討認知控制如何與注意、記憶、元認知以及動機系統相互作用,共同支持我們在復雜、動態環境中的行為調節。
研究實踐
摘要:在這個實踐單元中,學生將基于前面學習的內容,設計一個簡單的認知任務,基于PsychoPy完成任務程序的搭建,并進行初步的數據采集和分析,體驗科學研究的過程,并培養科學思維和研究實踐能力。
專題討論:AI 時代的認知神經科學
摘要:這個討論單元將聚焦人工智能技術在認知神經科學中的應用,帶領學生了解深度學習模型(包括近年來的大模型)如何助力我們理解腦的表征與計算機制,鼓勵學生思考在AI時代,心智研究如何延伸出新的問題和研究路徑。
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