Explore le bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, couvrant l'intensité stochastique, les intervalles d'intercirculation, les fonctions de vraisemblance, la comparaison des modèles de bruit, et les codes de vitesse par rapport aux codes temporels.
Discute de trois définitions du code de taux dans les neurosciences informatiques, en mettant l'accent sur la moyenne temporelle, les intervalles entre les spikes et le facteur FANO.
Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques, en se concentrant sur les pics, la vitesse de tir, plusieurs neurones d'état, et l'estimation des paramètres.
Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
