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 l'application de la neuroscience computationnelle en neuroprothèse, en se concentrant sur la prédiction des mouvements de bras prévus en fonction des temps de pointe et de l'importance de l'optimisation systématique des paramètres.
Couvre les intervalles de confiance pour les moyennes gaussiennes, la distribution des élèves et les intervalles de confiance de Wald pour les estimateurs de probabilité maximale.
Explore le théorème de Bayes pour la détection de pièces défectueuses, les variables aléatoires discrètes et les fonctions de distribution, avec des exemples pratiques et des exercices.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Explore la dynamique des populations neuronales, en mettant l'accent sur les réseaux aléatoires et les arguments de terrain moyen pour la connectivité.
Discute de la probabilité que les trains à pics soient basés sur des modèles générateurs et des calculs de log-probabilité à partir des données observées.
