1樓：AN0NYM0US
neuroscience東西比較雜，夠學好多年的。但是學CS的一抓一大把（不過不想去掙錢的不好找）
因此題主可以選neuroscience 找個學cs的 paterner (っ)っ
因為computational neuroscience用到的電腦科學知識相較於神經生物的知識而言極為簡單，簡單培訓的本科生都可以寫簡單模型（雖然搞出來也沒屁用），目前來說對神經生物學的了解還存在超級多的空白
目前computational neuroscience的理論還只是用幾個數學模型擬合神經元接收-發放的過程（可以簡單看一下《神經科學的數學原理》）
且對神經細胞內部訊號處理的複雜級聯反應、蛋白和通道的編碼機制尚不明確
（bristol的講師講到自己都懵逼）
雖然現在搞神經影像學的把神經通路弄得差不多了，但是依然無法在計算機上完美模擬
可以從神經科學入手，弄清楚單個神經元內/多個神經元間的訊號編碼機制，
以此完善computational neuroscience的數學模型
模型差不多了還得找個超算來測試
計算神經科學機器學習物理研究方向如何選擇
其實，神經科學可能只能給乙個智慧型系統的例子，這可以對AI有啟發。但它真的到不了去了解Al底層理論的程度。做底層，還是靠數理 因為女朋友是做神經科學的，所以從局外者的角度說下。神經科學和機器學習的交叉有很多，要注意甄別你真的想做的方向。用神經科學理論幫助機器學習發展。比如神經網路就是受到腦科學的啟發...
世界上哪些大學計算神經科學比較好？
分兩個level的話，大致是這樣 1.Harvard，MIT，Princeton，Yale，Oxford，Cambridge，UCL Columbia，NYU，Chicago Berkeley，Stanford，CaltechUCSD，UCSF MPI，CSHL，ETH 2.JHU，Cornell，...
想以後研究神經科學（腦科學），需要從哪方面開始準備？
大學生嗎？買台Mac doge 不用學好，起碼學會linux系統的使用，起碼掌握一下基本的shell指令碼用法。好好掌握一門程式語言，如matlab python。學好數學 線性代數要學好，這是以後做影像研究的基礎。統計學好，R最好學一學。學好英語 多讀讀文獻吧。 BrainBee汪老師 到了研究生...