Explore la perspective évolutive de la surprise, de la curiosité et de la récompense, en mettant l'accent sur le rôle des signaux de récompense primaires et secondaires.
Couvre la neuro-ingénierie de la maladie de Parkinson, en se concentrant sur la stimulation cérébrale profonde et ses effets thérapeutiques sur les symptômes moteurs.
Explore les stratégies d'apprentissage en robotique, y compris les systèmes de récompense, l'utilisation des luminaires et la généralisation de la formation, de la simulation aux applications du monde réel.
Explore l'utilisation de la microscopie à deux photons dans la recherche en neurosciences, en soulignant ses avantages et ses applications dans l'imagerie cérébrale et les études de comportement.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.
Plonge dans la relation entre le stress et le gain de poids, révélant comment le cortisol et la consommation d'aliments réconfortants peuvent augmenter silencieusement le tour de taille.
Couvre l'intégration de l'apprentissage automatique avec la microscopie à sonde à balayage pour une automatisation et une efficacité améliorées dans les flux de travail scientifiques.
Explore l'incitation à l'innovation dans les missions au moyen de mécanismes de poussée et d'attraction, d'exemples historiques et d'applications modernes des défis de l'innovation.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
Explore l'application de l'apprentissage de renforcement pour enseigner à Pacman à jouer de façon autonome en utilisant les méthodes de gradient de politique et les processus de décision Markov.
