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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。
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。
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 Simulation Exercises: https://github.com/CompCogNeuro/sims
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] ......
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、……
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