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Explore le contrôle du comportement chez les animaux et les robots, couvrant les perspectives historiques, l'activation des neurones, le modèle de Drosophila, les techniques avancées et l'organisation de mini-projets.
Explore les techniques de gravure au silicium, la fabrication du réseau Utah, les mesures d'impédance et les sondes de silicium actif pour les enregistrements neuraux.
Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
Explore le traitement du signal neuronal, les techniques d'IRM et la validation de l'imagerie, en mettant l'accent sur la connectivité structurelle et fonctionnelle et les applications cliniques.
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.
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.
Explore l'intégration de membranes de silicium dans des structures déformables et la création d'implants neuronaux avec des composants électroniques directement au niveau du réseau d'électrodes.
