Интересный курс. Ознакомиться начиная с базы и понятий всех можно, здорово!
Хороший курс для ознакомления с базой. Особенно порадовала возможность просмотреть и "потыкать" весь пайплайн анализа данных ЭЭГ.
Курс реально один из лучших, что я встречал на Stepik. Сразу скажу: я не специалист в области нейроинтерфейсов, так что мне сложно давать какую-либо оценку по части анализа данных. Но как обычному слушатель, мне очень понравилось. Сам я больше привык к классическому образованию с долгими лекциями, к онлайн-платформам отношусь с призрением, но тут видео-материал хорошо построен (коротко и понятно). Плюс есть конспекты после модулей и ноутбуки в Google Colab. Структура четкая - от основ физиологии мозга до обработки ЭЭГ в Python (библиотека MNE). Для вводного курса, мне кажется - отлично. В целом - рекомендую. P.S. не дошел до части №7(проект), может в будущем поменяю отзыв))
Приятный и интересный курс, достаточно подробный и простой в изложении для понимания даже начинающими специалистами. Спасибо!
Хороший курс, информация изложена кратко и понятно, программа выстроена последовательно: от физиологии мозга и основ ЭЭГ до предобработки, спектрального анализа, удаления артефактов и итогового проекта по ERP. Можно пройти все этапы прямо в Google Colab и попробовать себя в роли аналитика нейроданных. Для первого знакомства с обработкой ЭЭГ на Python — самое то, хотя хотелось бы чуть больше примеров разных применений на практике.
За время прохождения курса мне удалось освоить основы работы с ЭЭГ и научиться обрабатывать ЭЭГ-данные в Python с использованием библиотеки MNE. В курсе даются понятные и практичные объяснения, которые действительно помогают в работе. Рекомендую!
Очень приятный, хорошо выстроенный курс с полезными примерами, а главное возможностью самому попробовать изучаемые подходы на практике, что всегда приятно и позволяет лучше понять материал. Я узнал много нового о том, что и как можно обрабатывать, чтобы извлекать из этого полезную информацию. Мне кажется не хватило какого-то ранжирования практических задач, где поэтапно задания усложняются, предлагая обучающемуся собрать в голове конструктор из усвоенных функций и сформировать из них что-то новое
Отличный вводный курс, который дает качественную базу, структурированные знания и понимание современного пайплайна обработки нейроданных. Из + 1. Материал изложен очень понятно, логично и доступным языком. 2. Удобно, что есть конспекты после модулей, подборки дополнительных статей и полезных ссылок. 3. Практическая направленность - использование реальных инструментов, таких как Python, библиотека MNE и Google Colab, наличие готовых ноутбуков с примерами кода. 4. Сама структура курса, логичный переход от основ биологии мозга к алгоритмам анализа данных и поиску артефактов. 5. Нет перегрузки теорией, но даются ссылки для тех, кто хочет углубиться. Из пожелания по улучшению: Хочется побольше именно практики написания с нуля, а не просто выбора вариантов ответа или запуска готовых примеров
Я биолог и до этого вообще ничего не знал про обработку ЭЭГ, тем более в Python. Ожидал, что будет возможно неприятненько, но курс приятно удивил: биологическую базу дают ровно настолько, чтобы вспомнить главное, а дальше сразу переходят к практике - к разбору сигналов, поиску артефактов, работе с MNE. В целом курс даёт отличный фундамент, хотя некоторые моменты биологически упрощены, однако думаю в контексте данного курса это нормально. Осталось хорошее впечатление как вводный материал по анализу ЭЭГ и работе с нейроданными.