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杂物间 #23
Comments
吴思老师的链接挂掉了,先放在这里 |
暂时默认不收录计算神经科学。神经科学的话先只考虑纳入计算认知神经科学的学者和相关机构。暂时还不了解计算神经科学和计算认知科学的关系。 |
计算认知神经科学暑校:Computational and Cognitive Neuroscience Summer School | Course website 今年(2020)虽没举办,但在 NMA Summer School 参与贡献课程内容。 |
两者高度重叠,只是就研究对象和/或方法而言,前者还会涉及到分子水平的计算模拟而后者不会;而后者则更多涉及到一些不涉及神经科学的“纯认知”的计算模拟。 然而如今几乎没有不涉猎认知的计算神经科学学者。故两个领域可以大致视为一家。 故计算神经科学的大牛、实验室、重要会议和学习资源也收录进来。 |
资源清单的结构要重新整理一下了。。。。用流派分类太粗暴了,就用姓名排序吧;而且阳老师和开智的信分全局认识模型多数人并不理解。旧的分类列表留着作参考,并强调编排思路主要参考自那本剑桥手册里对计算建模的流派划分。多数计算认知科学家都不会单纯地只捣鼓神经网络或者贝叶斯或者xxx的。 哦,然后NMA的课程仓库也要补进来。这可能是目前最好的开源的学习资源了。 |
托马斯·格里菲斯计算认知科学实验室发起的: |
awesome ai 也应当增补进来 |
各种github仓库比如moog/PsychoPy/psychtoolbox/hBayes之类也应该都被增补进来 |
单纯是概率统计/计算科学基础的就直接链接awesome清单吧,这里不列出来了,还有贝叶斯N神书那些(或许)也是(不过《概率论沉思录》怎样? |
Journal: Scientific Data |
Awesome list, esp. for labs: CoCoSci |
Randall O'Reilly, UC Davis https://m.bilibili.com/video/BV1MK4y1f7Cr https://www.youtube.com/playlist?list=PLu02O8xRZn7xtNx03Rlq6xMRdYcQgEpar CCN Textbook: https://github.com/CompCogNeuro/ed4 |
Learning Resources & Curated List: Python for the practicing neuroscientist: an online educational resource | Labs | eLife |
Computational Psychiatry 包括CP的华人学者、组织 |
可以整进一个类似ossu那样的资源索引。 分成 Prerequisite Foundation/Related Fields 二到三大块 前者就是微积分线代概率论那些,中间嘛。。。后者的话只列topics:计算神经科学、人工智能、机器学习、计算数据科学、计算语言学、计算精神病学、…… |
格式革新: professor_name (ascend by initial letter of the last name): [homepage] [lab] [google scholar] [twitter] ...... |
思路错了 这些大多本来就是计算认知科学的分支嘛,毕竟有认知科学六芒星/七芒星。反倒是我最初想搞的只是计算认知心理学。 |
也可以列列常用模型或方法,比如BayesNet、HBM、DDM、MCMC、DL、RL…… |
CCN 2019 • Home • 2019 Conference on Cognitive Computational Neuroscience | 13-16 September 2019 | Berlin, Germany
MSc Computational Cognitive Neuroscience | Goldsmiths, University of London
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