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Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
Explore différentes formes de plasticité synaptique et les mécanismes qui les sous-tendent, en mettant l'accent sur le rôle du calcium dans l'induction et le maintien des changements plastiques.
Explore les défis et la signification de la classification des neurones en fonction de la morphologie pour la modélisation précise du cerveau et la compréhension de la fonction cérébrale.
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 les modèles neuronaux hybrides, l'histologie nerveuse, la restauration sensorielle et la stimulation cérébrale profonde dans les neuroprothèses.
Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
Explore la connexion de la portée biologique avec les méthodes de simulation informatique et discute de divers environnements de simulation pour la modélisation de l'activité neuronale.
