Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.
Déplacez-vous dans le rôle critique de l'hippocampe dans la formation de la mémoire, en mettant l'accent sur la mémoire déclarative et la représentation spatiale.
Couvre la structure d'un cours de neurosciences, en se concentrant sur la membrane cellulaire, les canaux ioniques, la transmission synaptique et la fonction cérébrale.
Explore la vue d'ensemble, la justification et les stratégies de la neuroscience de simulation, en mettant l'accent sur les défis de la reconstruction et de la simulation du cerveau.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
Explore les mécanismes épigénétiques dans la formation de la mémoire, les traumatismes et le vieillissement, en se concentrant sur les biomarqueurs et les inhibiteurs de l'HDAC.
Explore les bases de la neuroimagerie, les échelles du réseau cérébral, la connectivité, l'histoire et la physique, soulignant l'importance de comprendre les données à différentes échelles.
Explore l'importance de l'hippocampe dans la mémoire et la navigation spatiale, en discutant de sa structure unique et de ses implications pour la recherche plus large sur le cerveau.
Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.
Explore le rôle de la pratique et de l'entraînement dans la rééducation, en soulignant l'importance d'un entraînement intensif et de l'utilisation de la stimulation pour améliorer la fonction motrice.
