Computational Neuroscience
यामध्ये जाहिराती आहेतअॅपमधील खरेदी
१००+
डाउनलोड
प्रत्येकजण
info
या अॅपविषयी
कंप्युटेशनल न्यूरोसायन्स - ब्रेन सायन्स स्टडीसह मेंदू विज्ञानातील गुंतागुंत अनलॉक करा. हे सर्वसमावेशक ॲप विद्यार्थी, संशोधक आणि संगणकीय मॉडेल्सद्वारे तंत्रिका प्रणाली समजून घेऊ इच्छिणाऱ्या उत्साहींसाठी डिझाइन केले आहे. चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण आणि आकर्षक व्यायामांसह, आपण संगणकीय न्यूरोसायन्समधील मूलभूत आणि प्रगत संकल्पना सहजतेने समजून घ्याल.
प्रमुख वैशिष्ट्ये:
• संपूर्ण ऑफलाइन प्रवेश: कधीही, कुठेही इंटरनेट कनेक्टिव्हिटीशिवाय अभ्यास करा.
• ऑर्गनाइज्ड लर्निंग पाथ: सामग्रीची रचना स्पष्ट अध्यायांमध्ये केली आहे, ज्यामध्ये न्यूरल नेटवर्क्स, सिनॅप्टिक मॉडेल्स आणि ब्रेन सिम्युलेशन यासारख्या मुख्य विषयांचा समावेश आहे.
• एकल-पृष्ठ विषय सादरीकरण: प्रत्येक विषय चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी संक्षिप्त परंतु सर्वसमावेशक स्वरूपात सादर केला जातो.
• प्रोग्रेसिव्ह लर्निंग फ्लो: मूलभूत न्यूरॉन मॉडेल्सपासून न्यूरोसायन्समधील प्रगत मशीन लर्निंग ॲप्लिकेशन्सपर्यंत संकल्पना तयार होतात.
• परस्परसंवादी व्यायाम: MCQ, रिक्त जागा भरणे, जुळणारे स्तंभ आणि आकलन आव्हाने यांच्या सहाय्याने तुमचे ज्ञान अधिक मजबूत करा.
• नवशिक्या-अनुकूल भाषा: जटिल न्यूरोसायन्स संकल्पना स्पष्ट, सोप्या शब्दांत स्पष्ट केल्या आहेत.
कॉम्प्युटेशनल न्यूरोसायन्स - मेंदू विज्ञान अभ्यास का निवडावा?
• हॉजकिन-हक्सले मॉडेल्स, सिनॅप्टिक प्लास्टिसिटी आणि न्यूरल कोडिंग सारख्या आवश्यक विषयांचा समावेश आहे.
• रिअल-वर्ल्ड न्यूरोसायन्स संशोधनामध्ये संगणकीय मॉडेल लागू करण्यासाठी व्यावहारिक उदाहरणे समाविष्ट करते.
• स्वयं-गती शिकणारे आणि औपचारिक शिक्षण समर्थन या दोहोंसाठी डिझाइन केलेले.
• न्यूरल कंप्युटेशन्सची समज दृढ करण्यासाठी परस्परसंवादी शिक्षण क्रियाकलाप ऑफर करते.
• सर्वसमावेशक विषय कव्हरेज प्रदान करते — संगणकीय न्यूरोसायन्समध्ये प्रभुत्व मिळवण्यासाठी आदर्श.
यासाठी योग्य:
• न्यूरोसायन्स, मानसशास्त्र किंवा जीवशास्त्राचा अभ्यास करणारे विद्यापीठ विद्यार्थी.
• संशोधक न्यूरल नेटवर्क मॉडेल्स आणि ब्रेन सिम्युलेशन शोधत आहेत.
• AI आणि डेटा विज्ञान उत्साही मेंदू-प्रेरित अल्गोरिदमचा शोध घेत आहेत.
• मेंदू गणनेचा अभ्यास करण्यासाठी प्रवेशजोगी मार्ग शोधणारे स्व-शिक्षक.
मेंदू माहितीवर प्रक्रिया कशी करतो आणि न्यूरल मॉडेल्स कसे तयार करतो याबद्दल अंतर्दृष्टी मिळवा. संगणकीय न्यूरोसायन्समध्ये आजच तुमचा प्रवास सुरू करा!
प्रमुख वैशिष्ट्ये:
• संपूर्ण ऑफलाइन प्रवेश: कधीही, कुठेही इंटरनेट कनेक्टिव्हिटीशिवाय अभ्यास करा.
• ऑर्गनाइज्ड लर्निंग पाथ: सामग्रीची रचना स्पष्ट अध्यायांमध्ये केली आहे, ज्यामध्ये न्यूरल नेटवर्क्स, सिनॅप्टिक मॉडेल्स आणि ब्रेन सिम्युलेशन यासारख्या मुख्य विषयांचा समावेश आहे.
• एकल-पृष्ठ विषय सादरीकरण: प्रत्येक विषय चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी संक्षिप्त परंतु सर्वसमावेशक स्वरूपात सादर केला जातो.
• प्रोग्रेसिव्ह लर्निंग फ्लो: मूलभूत न्यूरॉन मॉडेल्सपासून न्यूरोसायन्समधील प्रगत मशीन लर्निंग ॲप्लिकेशन्सपर्यंत संकल्पना तयार होतात.
• परस्परसंवादी व्यायाम: MCQ, रिक्त जागा भरणे, जुळणारे स्तंभ आणि आकलन आव्हाने यांच्या सहाय्याने तुमचे ज्ञान अधिक मजबूत करा.
• नवशिक्या-अनुकूल भाषा: जटिल न्यूरोसायन्स संकल्पना स्पष्ट, सोप्या शब्दांत स्पष्ट केल्या आहेत.
कॉम्प्युटेशनल न्यूरोसायन्स - मेंदू विज्ञान अभ्यास का निवडावा?
• हॉजकिन-हक्सले मॉडेल्स, सिनॅप्टिक प्लास्टिसिटी आणि न्यूरल कोडिंग सारख्या आवश्यक विषयांचा समावेश आहे.
• रिअल-वर्ल्ड न्यूरोसायन्स संशोधनामध्ये संगणकीय मॉडेल लागू करण्यासाठी व्यावहारिक उदाहरणे समाविष्ट करते.
• स्वयं-गती शिकणारे आणि औपचारिक शिक्षण समर्थन या दोहोंसाठी डिझाइन केलेले.
• न्यूरल कंप्युटेशन्सची समज दृढ करण्यासाठी परस्परसंवादी शिक्षण क्रियाकलाप ऑफर करते.
• सर्वसमावेशक विषय कव्हरेज प्रदान करते — संगणकीय न्यूरोसायन्समध्ये प्रभुत्व मिळवण्यासाठी आदर्श.
यासाठी योग्य:
• न्यूरोसायन्स, मानसशास्त्र किंवा जीवशास्त्राचा अभ्यास करणारे विद्यापीठ विद्यार्थी.
• संशोधक न्यूरल नेटवर्क मॉडेल्स आणि ब्रेन सिम्युलेशन शोधत आहेत.
• AI आणि डेटा विज्ञान उत्साही मेंदू-प्रेरित अल्गोरिदमचा शोध घेत आहेत.
• मेंदू गणनेचा अभ्यास करण्यासाठी प्रवेशजोगी मार्ग शोधणारे स्व-शिक्षक.
मेंदू माहितीवर प्रक्रिया कशी करतो आणि न्यूरल मॉडेल्स कसे तयार करतो याबद्दल अंतर्दृष्टी मिळवा. संगणकीय न्यूरोसायन्समध्ये आजच तुमचा प्रवास सुरू करा!
या रोजी अपडेट केले
डेव्हलपर तुमचा डेटा कसा गोळा करतात आणि शेअर करतात हे समजून घेण्यापासून सुरक्षितता सुरू होते. तुमचा वापर, प्रदेश आणि वय यांच्या आधारे डेटा गोपनीयता व सुरक्षेशी संबंधित पद्धती बदलू शकतात. डेव्हलपरने ही माहिती पुरवली आहे आणि ती कालांतराने अपडेट केली जाऊ शकते.
हे ॲप तृतीय पक्षांसोबत डेटाचे हे प्रकार शेअर करू शकते
डिव्हाइस किंवा इतर आयडी
कोणताही डेटा गोळा केलेला नाही
डेव्हलपर डेटा गोळा करण्याविषयी माहिती कशी घोषित करतात याविषयी अधिक जाणून घ्या
ट्रांझिटमध्ये डेटा एंक्रिप्ट केला जातो
डेटा हटवला जाऊ शकत नाही
ॲप सपोर्ट
डेव्हलपर याविषयी
Total Cyber Tech (Private) Limited
totalcybertech@gmail.com
Plaza # 5 New City Colony
Kasur, 55050
Pakistan
+92 309 6000480
