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Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore la modélisation des réseaux neuronaux, l'analyse de sensibilité et la réplication des conditions expérimentales pour comprendre l'activité cérébrale.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
Explore GLM, tests statistiques, signaux neuraux et traitement des signaux, couvrant les contrastes, les comparaisons multiples, les tests F, la connectivité fonctionnelle, l'IRMf à l'état de repos et les méthodes multivariées.
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.
Plongez dans les bases de l'apprentissage par renforcement, en discutant des états, des actions, des récompenses, des politiques et des applications de réseaux neuronaux.
