这是一个不断发展的列表。如果您对要包含的资源有建议，请发送电子邮件[电子邮件保护].
在线研讨会系列：
全球神经：一项新的倡议，将研讨会和讲座在线。
这个学习沙龙：我们在每周论坛上探讨生物和人工学习中的桥梁和争议。
工具/教程：
无边界神经数据：教程开始吧。可用于Matlab和Python
DataJoint:教程集合探索DataJoint。
深度实验室切割：自定进度模块。
SLEAP公司：用于多动物姿势估计和跟踪的开放源代码深度学习包。
Cosyne的教程
即将开设的课程：
神经匹配学院：由创建计算神经科学的团队创办的在线学校CoSMo暑期学校,CCN系统,西蒙斯IBRO还有神经匹配会议。这所世界性的学院将培训神经科学家使用计算工具，与现实世界的神经科学问题建立联系，并促进与研究人员建立联系。
过去课程中的材料
计算神经科学方法：由海洋生物实验室主办的一门课程，介绍神经科学中的计算和数学技术。过去三年的讲座在课程页面的“讲座”选项卡下提供。课程材料可用于2018和2019
来自Coursera的华盛顿大学计算神经科学课程：介绍基本的计算方法，用于理解神经系统的功能和确定其功能。
神经动力学课程和教材：包括书籍、讲座、Python练习和教材的链接。
纽约大学神经和认知科学数学工具：研究生讲座课程，涵盖神经和认知数据及系统可视化、分析和建模的基本数学方法。包括视频讲座和练习的链接。
卡哈尔计算神经科学课程（通过INCF）：通过讲座和实际项目工作相结合，教授现代计算神经科学的核心思想、方法和实践。
计算神经科学：基础（通过INCF）：大脑建模简介。
计算神经科学：认知的神经动力学（EPFL via edX）：本课程解释了理论神经科学领域中用于分析数千个相互作用神经元的集体动力学的数学和计算模型。
神经科学家的数据科学和数据技能（SFN）：顶尖专家教授所有神经科学家都应该知道的基本数据技能，并详细介绍可用于不同情况的高级数据科学方法。
神经黑客术：由华盛顿大学主办的神经成像和数据科学课程。在线材料包括去年的视频会谈和教程（时间表中的链接指向视频。）材料也是此处可访问. The云计算讲座那些被锁在实验室之外，无法访问大型台式计算机和服务器的人可能会感兴趣。
UCSD神经信号处理课程：在Jupyter笔记本中包含实验练习
系列讲座：
编码与视觉101系列讲座（艾伦研究所）：一个由12部分组成的系列，由艾伦脑科学研究所制作，作为社区的教育资源。
INCF计算神经科学讲座
过去会议/研讨会的演讲：
科西恩的演讲：计算与系统神经科学会议官方频道
神经匹配会谈：Youtube视频来自过去的神经匹配会议。
神经数据中的降维与种群动力学：本次会议的目的是聚集一些关键参与者，努力开发神经数据降维方法，并从这个角度研究神经元网络的种群动力学。
神经电路中的表示、编码和计算：本次研讨会的目的是在皮层电路层面上揭示表征和编码问题，如稀疏性和高维性、尖峰和噪声存在下的编码能力。
大脑的计算理论：本研讨会是关于帮助我们理解实验数据的神经元网络，关于使我们能够在模型和神经形态硬件中再现大脑惊人计算能力方面的原理，以及关于计算神经科学和机器学习之间的联系。
大脑与计算：本次研讨会的重点是从神经科学数据推断结构的问题。
工作：
neuromatch 2020工作委员会
其他集合：
训练场地–一个免费开放的在线网站，用于培训人们学习神经信息学和计算神经科学
奥斯汀·索普拉塔的开放计算神经科学资源列表
计算神经科学资源列表作者：Dan Goodman
活动：
有关即将举行的会议和其他活动的列表，请参阅SCGB和相关事件页面。
