Couvre les bases de Pytorch avec les ensembles de données MNIST et Digits, en mettant l'accent sur la formation des réseaux neuronaux pour la reconnaissance manuscrite des chiffres.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Explore l'informatique neuromorphe avec les systèmes de spin artificiel, en discutant de la nécessité de nouveaux paradigmes informatiques et du potentiel des systèmes de spin artificiels pour les applications de calcul neuromorphe.
Explore l'informatique par ondes de spin, les nanostructures magnoniques et les applications informatiques par ondes, mettant l'accent sur le potentiel de calcul non linéaire et de faible puissance.
Explore l'informatique d'inspiration physique, l'informatique analogique, l'informatique optique et le potentiel des ondes de spin pour l'informatique basée sur la physique.
