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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.
Introduit des approches et des applications modernes en neuroscience, mettant l'accent sur la modélisation computationnelle et son importance dans la compréhension du cerveau.
Explore les outils optogénétiques pour étudier l'activité neuronale à l'aide d'outils à lumière et à calcium, en discutant de leurs applications dans les neurosciences et au-delà.
Couvre les neurosciences moléculaires, la neurodégénérescence, les types cellulaires, la structure des neurones et l'histoire des percées en neurosciences.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Explore l'avenir de l'informatique, y compris l'impact de la loi de Moore, les différences entre CPU et GPU, et l'évolution du matériel conventionnel et neuromorphique.
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.
