Procesar datos de EEG para interfaces cerebro-ordenador usando Python

El campo de la neurotecnología y las interfaces cerebro-computadora (BCI) se está expandiendo rápidamente, lo que requiere conocimientos especializados en procesamiento de señales.Comprender cómo adquirir e interpretar señales cerebrales en bruto es el primer paso crucial para ingresar a este dominio. Este curso proporciona los conocimientos neurocientíficos fundamentales y las habilidades prácticas de procesamiento de datos necesarias para trabajar con datos de electroencefalografía (EEG) del mundo real.Obtendrá la experiencia para transformar señales complejas en características accionables, concluyendo con un guion completo de procesamiento... [-] Lo que aprenderás: * Comprender la anatomía y función fundamentales del cerebro relevantes para la grabación de señales eléctricas. * Aprender los principios de la electroencefalografía (EEG) y cómo se registran y digitalizan las ondas cerebrales. * Aplicar bibliotecas Python especializadas para técnicas modernas de adquisición, limpieza y preprocesamiento de datos. * Practicar el filtrado, el rechazo de artefactos y los métodos de procesamiento de señales en datos EEG sin procesar. * Diseñar una canalización básica para extraer características significativas de las señales cerebrales para aplicaciones de BCI. El curso comienza con la terminología básica y los conceptos neurocientíficos antes de pasar a ejercicios prácticos de procesamiento de datos con Python.Progresará a través de todo el flujo de trabajo, desde la ingestión y visualización de datos sin procesar hasta la extracción de características. Este curso está diseñado para principiantes absolutos en neurotecnología y ciencia de datos, no se requiere experiencia previa con EEG o programación avanzada, aunque el conocimiento básico de Python es útil para las secciones de procesamiento. Comience a construir la base técnica para una carrera en neurotecnología hoy.