Explore les réseaux neuronaux apprenant par récompense, les structures acteur-critique, la plasticité synaptique et le rôle de la dopamine dans les changements synaptiques.
Couvre la maladie de Parkinson, ses symptômes, les défis de diagnostic et les options de traitement actuelles, en insistant sur la nécessité de biomarqueurs précoces et de thérapies modificateurs de la maladie.
Explore les circuits de base des ganglions dans la maladie de Parkinson, couvrant la structure, la fonction, le rôle de la dopamine, la pathologie et les traitements.
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.
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.
Explore la maladie de Parkinson, couvrant son histoire, les défis du diagnostic, les traitements disponibles, les changements neuropathologiques et l'impact sur le contrôle moteur.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
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'importance et l'organisation de la rétroaction sensorielle dans le système nerveux périphérique, y compris les implémentations artificielles.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
