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Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Couvre l'entraînement des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique, les règles de la chaîne, le calcul des gradients, la décroissance du poids et le décrochage.
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.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
Explore les mécanismes neuronaux de la cartographie d'orientation chez les mouches en utilisant des cellules de lieu et des cellules de direction de la tête, des repères visuels et des indices d'auto-motion.
Explore les réseaux neuronaux apprenant par récompense, les structures acteur-critique, la plasticité synaptique et le rôle de la dopamine dans les changements synaptiques.
