课程立足脑科学、神经工程与人工智能前沿发展趋势，设置“脑电与脑机接口基础”“脑电信号处理”“脑电机器学习”“全流程工程实操”四大教学模块。课程系统讲解EEG脑电采集、运动想象实验范式、脑电节律等专业理论，配套MNE工具、Python代码实操，覆盖数据加载、滤波降噪、伪迹剔除、特征提取、分类模型训练等完整脑电分析流程，帮助学生理清脑机智能研究实操路径。

课堂以实操实训为核心，许瑾老师结合神经医学、人工智能、软件工程多学科背景，围绕神经康复、临床脑疾病监测、人机交互等应用场景展开讲解，同步现场演示完整代码流程，随堂巡回指导。课堂预留充足上机时间，学生使用配套数据集与实训脚本现场运行代码，独立完成脑电数据可视化、参数调试、模型对比等任务。面对代码报错、数据维度混淆、伪迹阈值选择等实操问题，老师逐组答疑、现场调试示范，针对性修正学生程序逻辑。

《脑机接口与人工智能》课程搭建起信息、医学、生命科学多学科交流平台，通过融合理论与上机实操，让学生掌握脑电分析与智能解码技术，明晰AI赋能脑机技术的应用方向，为开展理工医交叉科研打下坚实基础。