系统与计算神经科学在线资源
这是一个不断变化的列表。如果您有关于资源的建议，请发送电子邮件scgbnews@simonsfoundation.org。
网上讲座系列:
世界神经网络:一项将研讨会和讲座带到网上的新举措。
的学习沙龙:一个每周一次的论坛，我们在其中探讨生物和人工学习的桥梁和争论。
工具/教程:
无国界神经数据:教程开始吧。可用于Matlab和Python
DataJoint:教程集合探索DataJoint。
DeepLabCut:自学模块。
SLEAP一个开源的深度学习包，用于多动物姿态估计和跟踪。
即将到来的课程:
Neuromatch学院:一个计算神经科学的在线学校，由创建CoSMo暑期学校，CCN党卫军，西蒙斯IBRO还有神经匹配会议。这个全球性的学院将训练神经科学家使用计算工具，与现实世界的神经科学问题建立联系，并促进与研究人员的联系。
过往课程资料
计算神经科学方法:这是一门由海洋生物实验室主办的课程，介绍神经科学中的计算和数学技术。在课程页面的Lectures选项卡下可以找到过去三年的讲座。课程资料可于2018和2019.
来自Coursera的华盛顿大学计算神经科学课程:介绍基本的计算方法，以了解神经系统的作用和确定它们的功能。
神经元动力学课程与教材:包括书、讲座、Python练习和教材的链接。
纽约大学神经和认知科学的数学工具:一门研究生讲座课程，涵盖神经和认知数据和系统可视化、分析和建模的基本数学方法。包括视频讲座和练习的链接。
计算神经科学卡哈尔课程(通过INCF):通过讲座和实践项目工作相结合，教授现代计算神经科学的中心思想、方法和实践。
计算神经科学:基础(通过INCF):大脑建模入门。
计算神经科学:认知的神经元动力学(EPFL via edX):本课程解释了理论神经科学领域中用于分析数千个相互作用的神经元的集体动力学的数学和计算模型。
神经科学家的数据科学和数据技能(SFN):顶尖专家教授所有神经科学家都应该知道的基本数据技能，并详细介绍可在不同情况下使用的高级数据科学方法。
Neurohackademy:由华盛顿大学主办的一门关于神经成像和数据科学的课程。在线材料包括去年的视频会谈和教程。(时间表中的链接指向视频。)材料也是一个问题。ccessible这里。的云计算讲座可能对那些被锁在实验室之外，无法访问大型台式电脑和服务器的人感兴趣。
加州大学圣地亚哥分校神经信号处理课程:包括木星笔记本的实验练习
系列讲座:
编程与视觉101系列讲座(艾伦研究所):由艾伦脑科学研究所制作的12集系列节目，作为社区的教育资源。
过往会议/工作坊讲稿:
来自Cosyne的报道:计算与系统神经科学会议的官方渠道
Neuromatch会谈:过去神经匹配会议的Youtube视频。
神经数据中的维数降维与种群动态本次会议的目的是聚集一些关键的参与者，他们致力于开发神经数据降维方法，并从这个角度研究神经元网络的种群动态。
神经回路中的表示、编码与计算本次研讨会的目的是在皮层回路的层面上阐明表征和编码的问题，如稀疏性和高维性，在存在噪声的情况下的尖峰和编码能力。
大脑的计算理论这个研讨会是关于神经元网络的一般计算原理，帮助我们理解实验数据，关于使我们能够在模型和神经形态硬件中重现大脑惊人的计算能力的原理，以及关于计算神经科学和机器学习之间的联系。
大脑与计算本次研讨会主要讨论从神经科学数据中推断结构的问题。
工作:
其他集合:
培训空间-一个免费开放的在线网站，用于培训人们在神经信息学和计算神经科学
计算神经科学资源列表丹·古德曼
事件:
有关即将举行的会议和其他活动的列表，请参阅SCGB和相关事件页面。
