八戒体育app官网集智社区成员福利！北京大学吴思课题组：第三届神经计算建模及编程培训班神经计算建模阐明了大脑工作的计算原理并推动了类脑智能的发展。为了推动这一领域的发展，北京大学神经信息处理课题组推出了《第三期神经计算建模及编程培训班》课程，以课题组所著的《神经计算建模实战》教材为基础，结合BrainPy编程框架进行实践。

　　集智俱乐部连续举办了「」、「」等系列主题读书会，孵化了上千人规模的「神经、认知、智能」社区，探讨了复杂神经动力学、神经元建模与计算、跨尺度神经动力学、计算神经科学与AI的融合等话题。此次培训班将为「神经、认知、智能」社区成员提供免费参与名额，欢迎感兴趣的朋友加入相关主题读书会，并在文末评论留言。「神经、认知、智能」社区成员 + 留言点赞数最多的前3名朋友，将有机会获得免费参与名额！

　　神经计算建模是研究神经系统的结构、功能和机制的重要工具。通过数学、物理、计算机等工具，神经计算建模阐明了大脑工作的计算原理并推动了类脑智能的发展。为了普及这一方法，推动我国计算神经科学的人才培养，我们特别推出了《第三期神经计算建模及编程培训班》课程。

　　本课程以北京大学神经信息处理课题组所著的《神经计算建模实战》教材为基础，结合BrainPy编程框架进行实践。你将学习神经计算的基本概念、方法和技术，如何用Python编程语言实现神经系统的建模和高效模拟。这将为你在神经计算和类脑智能领域的研究打下坚实的基础。

　　同时，本期课程特别邀请了几位科研第一线的工作者来介绍与神经计算建模相关的最新科研成果，包括树突计算、连续吸引子网络、抉择网络、工作记忆模型、类脑计算等。

　　我们欢迎所有对神经计算建模感兴趣的老师和学生参加本期培训班，不论你来自哪个领域，我们坚信你将从中收获颇丰。

　　本次培训班主要由北京大学信息处理实验室开展进行，授课老师由吴思教授及其课题组成员组成。由吴思教授领导的北京大学神经信息处理实验室隶属于北京大学心理与认知科学学院。该实验室的研究领域是计算认知神经科学和类脑计算。

　　本次课程将结合BrainPy编程框架进行实践，BrainPy是一个基于即时编译技术构建的先进编程平台，它集成了现代AI框架如JAX和XLA的强大功能，专门为脑动力学编程提供必要的基础架构。该平台包含了一系列脑动力学建模和仿真所需的核心组件，例如稀疏或事件驱动算子、突触连接、权重和延迟等，这些组件的集成使得BrainPy成为一个全面而完整的脑动力学编程系统。

　　BrainPy以其高度模块化和统一的编程接口而著称，这些特点极大地便利了从单个离子通道到神经元、网络乃至整个神经系统等不同尺度模型的构建。使用BrainPy，研究人员可以方便快捷地进行模型的仿真、训练和分析，而无需为不同任务重复编程。此外，BrainPy支持即时编译至多种硬件设备上，如CPU、GPU和TPU等，以实现高效的仿真和计算。

　　针对大脑作为多尺度建模对象的特点，BrainPy提供了模块化和组合编程的解决方案。这种方法允许用户按照大脑的真实层次结构堆叠网络模型，从而构建出复杂的系统模型。例如，用户可以利用Dynamical System构建离子通道模型，这些模型可以组合堆叠成Hodgkin-Huxley（H-H）模型，进一步叠加成网络模型，最终形成系统级的模型。

　　总之，BrainPy通过其独特的即时编译技术、模块化设计和组合编程范式，为脑动力学建模和仿真提供了一个强大而灵活的平台，显著提升了模型构建和仿真的效率。

　　九、往期培训班学员反馈❝ 经过这一个周的学习，我对神经计算有了直观的了解，包括不同层次的模拟（离子通道，突触，神经元，网络），明白了模型并非越精细越好，而要和想回答的问题紧密相连，既可以严格贴合生物构造与现象，也可以化繁为简提取关键因素，意识到神经计算也能够揭示意识和行为等的逻辑与机制 ，也在此过程中第一次上手编程（虽然python的书看了两遍，但第一次编程）。虽然这些收获与感悟可能对于神经计算领域的人来说过于浅显，但是作为生物学背景的人我很开心接受到这些知识的拓展。这个周的学习也坚定了我结合神经生物学与神经计算来揭示神经科学基本规律的决心，我认为神经生物学研究者能够观察到很多有趣的，细节的现象（他们应当更敏锐），而神经计算研究者擅长于归纳总结，提纲挈领，两者应当紧密结合，希望我们大家都能在以后的研究中通过学习与合作，推动神经科学的机制研究八戒体育app官网。—— 周瑞❝ 报名这个课程让我近距离接触到了清北的优秀师兄师姐们，也带领我进入了计算神经科学的大门。作为一个心理学专业的本科生，我深知自己还有很多数理和编程知识需要补充，这次课程提供的资源，至少在接下来的几个月，都够我继续探索钻研，再次感谢教员们的精心准备和辛勤付出！愿共赴，直至星辰大海的尽头。—— 罗韬昱❝ 这是一段十分宝贵的学习经历，经过七天紧张忙碌的学习主要有以下收获:1.对计算神经科学的知识体系和理框架有了一个总体的认知；2.对如何搭建Brainpy计算环境并使用Python编程对神经科学研究对象及问题进行建模有了一个全面细致的了解；3.对动力系统、矩阵论、概率论等工具进行数学建模和理论分析有了更深刻的感受。七天时间的高强度教学点燃了同学们对计算神经科学的热情，这只是万里长征的第一步，是每个人关于计算神经科学故事的开始，还有很多内容需要消化巩固，对数学编程等培训中发现的知识漏洞和薄弱环节有待充实提高。加强与老师和同学们的联系，在科学探索和学科交叉中寻求支持和帮助。—— 张维❝ 在一周高强度的学习节奏和老师及师兄师姐们的悉心指导下，我对计算神经科学的基本概率、方法和技术有了更深入的理解。这些知识为我未来在神经计算领域或者在类脑智能领域的研究打下坚实的基础。其次我也学习了如何结合神经计算通用编程框架BrainPy进行神经系统的方便建模和高效模拟，掌握了一些实用的技能和方法，例如如何使用BrainPy中的不同模型类、如何自定义模型参数和方程、如何进行批量模拟和分析等。作为数学专业的本科生，从前接触更多的是理论知识，通过这次实操深刻体会到数学知识的实际应用价值，未来我会坚持努力学习，不断提高自己的能力。感谢大家一起继续努力，在神经科学领域深耕！—— 丁恒洋

　　人类大脑是一个由数以百亿计的神经元相互连接所构成的复杂系统，被认为是「已知宇宙中最复杂的物体」。本着促进来自神经科学、系统科学、信息科学、物理学、数学以及计算机科学等不同领域，对脑科学、类脑智能与计算、人工智能感兴趣的学术工作者的交流与合作，集智俱乐部联合国内外多所知名高校的专家学者发起神经、认知、智能系列读书会第三季——，涵盖复杂神经动力学、神经元建模与计算、跨尺度神经动力学、计算神经科学与AI的融合四大模块，并希望探讨计算神经科学对类脑智能和人工智能的启发。读书会从2024年2月22日开始，每周四19:00-21:00进行，持续时间预计10-15周，欢迎感兴趣的朋友报名参与，深入梳理相关文献、激发跨学科的学术火花！

　　为了促进神经科学、系统科学以及计算机科学等多领域学术工作者的交流合作，吸引更多朋友共同探索脑科学与类脑研究，周昌松、臧蕴亮、杨冬平、郭大庆、陈育涵、曹淼、刘泉影、王大辉、刘健、王鑫迪等来自国内外多所知名高校的专家学者在集智俱乐部共同发起「 」读书会，历时四个月研讨，近日结束。

　　本季读书会形成了聚集500+成员的神经动力学社区，积累了40+小时综述、解读、研讨的视频记录，以及多篇社区成员总结的词条、笔记、翻译、科普资料等。现在报名加入读书会，即可加入社区交流讨论（微信），并解锁相关视频、文本资料。我们对脑的探索才刚刚起航，欢迎你一道参与，共同点亮更多脑科学研究的岛屿！

　　欢迎在文末留言讨论～「神经、认知、智能」社区成员 + 留言点赞数最多的前3名朋友，将有机会获得免费参与名额！