Elaborare i dati EEG per le interfacce cervello-computer usando Python

Il campo della neurotecnologia e delle interfacce cervello-computer (BCI) è in rapida espansione, richiedendo conoscenze specializzate nell'elaborazione dei segnali.Comprendere come acquisire e interpretare i segnali cerebrali grezzi è il primo passo cruciale per entrare in questo dominio. Questo corso fornisce le conoscenze neuroscientifiche fondamentali e le abilità pratiche di elaborazione dei dati necessarie per lavorare con i dati di elettroencefalografia (EEG) del mondo reale.Otterrai le competenze per trasformare segnali complessi in funzionalità azionabili, concludendo con uno script di elaborazioni dati completo pronto per il tuo portafoglio. Cosa imparerai: * Comprendere l'anatomia e la funzione fondamentali del cervello rilevanti per la registrazione del segnale elettrico. * Imparare i principi di elettroencefalografia (EEG) e come le onde cerebrali vengono registrate e digitalizzate. * Applicare librerie Python specializzate per le moderne tecniche di acquisizione, pulizia e preelaborazione dei dati. * Praticare il filtraggio, il rifiuto degli artefatti e i metodi di elaborazione del segnale sui dati EEG grezzi. * Progettare una pipeline di base per l'estrazione di funzionalità significative dai segnali cerebrali per le applicazioni BCI. Il corso inizia con la terminologia di base e i concetti neuroscientifici prima di passare a esercizi pratici e pratici di elaborazione dei dati utilizzando Python.Progredirai attraverso l'intero flusso di lavoro dall'ingestione e visualizzazione dei dati grezzi all'estrazione delle funzionalità. Questo corso è progettato per principianti assoluti in neurotecnologia e data science.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con EEG o programmazione avanzata, anche se la conoscenza di base di Python è utile per le sezioni di elaborazione. Inizia a costruire le basi tecniche per una carriera in neurotecnologia oggi.