北京
为什么同样的奖励，对不同的人有着不同的吸引力？为什么我们会因为一次成功或失败而改变选择？面对风险和不确定性，大脑又如何判断什么值得追求？
这些看似不同的问题，都指向神经科学中的一个重要研究方向：决策神经科学。
过去几十年，科学家逐渐发现，决策并不只是简单的理性判断，而是涉及信息处理、价值计算、经验学习和行为调整的复杂过程。从多巴胺如何编码奖励预测误差，到大脑如何评估风险、比较选项，再到计算模型如何解释人类行为，现代神经科学正在从多个层次揭示决策的神经机制。
决策神经科学的魅力，不仅在于解释人类为什么做出某种选择，更在于它展示了科学家如何研究大脑。
从观察行为、提出问题，到设计实验、记录神经活动，再到通过计算模型解释结果，决策研究将认知神经科学、行为神经科学、计算神经科学与行为经济学连接起来，也为初学者提供了一条系统进入神经科学的学习路径。
这正是神经现实设计「决策神经科学课程」的初衷。在已经完成的前两期课程中，来自医学、心理学、计算机科学、语言学、神经科学和生物学等不同背景的学员，逐渐将过去分散的知识连接成完整的研究框架，并通过系统的学术训练，深入了解神经科学研究如何从一个问题发展为具体的实验与模型。
今年11月7日起，我们将继续邀请美国达特茅斯学院副教授Alireza Soltani担任课程导师，带领学员在七周内系统探索现代决策神经科学的核心理论与研究方法。
课程涵盖七大主题：
感知决策（Perceptual Decision Making）
奖励与价值决策（Reward-based Decision Making）
强化学习（Reinforcement Learning）
风险决策（Decision Making under Risk）
社会决策（Social Decision Making）
决策的药理机制（Pharmacology）
决策的计算模型（Computational Models）
课程不仅关注知识的学习，更强调真实的科研训练。除了教授主讲的7节课程，我们还设置了7节配套工作坊，并通过论文阅读、课后作业和导师答疑，帮助学员理解研究方法、建立科学思维。
贯穿整个课程周期的结课项目（Capstone Project），则将引导学员从自己感兴趣的科学问题出发，逐步开展文献研究、提出假设，并探索实验设计与计算模型的应用，将课堂知识转化为实际科研经验。
无论你希望系统学习神经科学、探索跨学科研究，还是为未来的硕博申请积累学术训练经验，这门课程都将提供一个深入接触前沿研究的机会。
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