认知神经科学该学什么？| 伦敦线下课程本地招募开启

亲爱的读者朋友们，大家好！

神经现实创办以来，持续关注神经科学、人工智能与人类认知的交汇地带。一路走来，我们也不断被读者提问：“认知神经科学到底是什么？”“它是心理学的一部分，还是神经科学的分支？”“我们不做科研，也需要了解这些吗？”

这些问题看似学术，其实直指当代人对于理解自我的根本关切。

认知神经科学是一门研究大脑如何产生认知过程的交叉学科，它连接了心理学、神经科学、计算科学与哲学等多个领域。它关注的问题包括：我们是如何做出决定的？注意力如何选择信息？记忆如何被编码、储存和召回？动机和情绪如何影响我们的思考方式？这些机制不仅塑造了人类行为的细节，也日益成为人工智能设计的灵感来源。

在神经现实即将于英国举行的游学课程中，我们将通过“认知神经科学：探索大脑的认知控制“专题，围绕以下几个核心议题展开为期三天的科研实践：

• 认知神经科学的基本知识体系与研究方法

• 认知控制系统如何调节注意、记忆、动机等高级功能

• 什么是大脑的“执行功能”？我们如何在冲突中保持目标一致性？

• 计算模型（特别是深度学习）如何助力我们理解大脑的信息处理机制

• 人工智能在认知神经科学研究中的实际应用案例

本课程由神经现实策划，专为对神经科学和认知科学感兴趣的人设计，无需专业背景，内容将兼顾启发性与实践性。

目前课程仍开放最后一个席位，同时也欢迎身处英国本地的朋友报名参加。课程将于八月下旬在剑桥开展，具体信息可通过扫码联系我们获取。

课程介绍

本课程分为理论学习与研究实践两大部分，旨在帮助学生了解认知神经科学的基础知识和研究方法，并体验科学探索的过程。

理论学习包括两个单元：第一单元将从整体视角介绍认知神经科学的研究主题与基本概念、常用的神经成像技术和数据分析方法；

第二单元将聚焦认知控制，深入探讨其理论模型与神经机制，以及其与注意、记忆、动机等其他认知功能的关系。

研究实践部分将引导学生独立设计并实现一个认知实验任务，涵盖任务编程、行为数据采集与分析等环节，帮助学生增进对认知神经科学研究流程的理解。

此外，课程还设有一个专题讨论，围绕人工智能与认知神经科学的交叉研究展开，鼓励学生从前沿视角思考心智机制，并培养跨学科的整合性思维能力。

课程安排

第一天

• 上午：认知神经科学基础

• 下午：认知控制专题

第二天

• 上午：研究实践——理论讲解与任务设计

• 下午：研究实践——程序搭建与数据采集

第三天

• 上午：研究实践——数据分析

• 下午：成果展示与交流；专题讨论

单元一：认知神经科学基础

1. 认知神经科学导论：心智功能的脑机制

摘要：本模块将介绍认知神经科学的研究目标，以及脑的信息处理基础与结构组织，帮助学生理解脑如何支持感觉、认知与行为等基本功能。

2. 神经成像方法概览：如何“看见”大脑活动

摘要：本模块将介绍常见的人类神经成像技术，包括其测量原理、信号特性与技术比较，帮助学生理解不同方法在研究中的优势、局限与应用场景。

3. 数据分析基础：从信号差异到信息解码

摘要：本模块将聚焦认知神经科学中的常见数据分析策略，涵盖从传统的单变量分析到多变量模式分析，帮助学生理解脑数据的分析流程。

认知控制专题

1. 认知控制 I：功能视角

摘要：本模块将从功能视角出发，介绍认知控制的定义、核心功能、经典实验范式与行为指标，并进一步解析与控制相关的脑区及理论模型，帮助学生建立对目标导向行为背后机制的初步理解。

2. 认知控制 II：表征视角

摘要：本模块将从表征视角出发，探讨大脑如何编码、维持和操作与任务相关的信息。内容将从神经编码的一般特性出发，进一步延申至抽象规则的表征机制。

3. 认知控制 III：与其他系统的交互

摘要：本模块将从整体系统运作的角度出发，探讨认知控制如何与注意、记忆、元认知以及动机系统相互作用，共同支持我们在复杂、动态环境中的行为调节。

研究实践

摘要：在这个实践单元中，学生将基于前面学习的内容，设计一个简单的认知任务，基于PsychoPy完成任务程序的搭建，并进行初步的数据采集和分析，体验科学研究的过程，并培养科学思维和研究实践能力。

专题讨论：AI 时代的认知神经科学

摘要：这个讨论单元将聚焦人工智能技术在认知神经科学中的应用，带领学生了解深度学习模型（包括近年来的大模型）如何助力我们理解脑的表征与计算机制，鼓励学生思考在AI时代，心智研究如何延伸出新的问题和研究路径。

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