Introduit la neuro-ingénierie translationnelle, en mettant l'accent sur l'intégration des neurosciences et de la technologie pour un traitement efficace des patients.
Fournit une vue d'ensemble des circuits logiques numériques, en se concentrant sur les systèmes de mémoire et les décodeurs binaires, y compris leurs protocoles de fonctionnement et d'accès.
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.
Explore la conception de scénarios d'intégration pour l'apprentissage inversé et mélangé avec du matériel numérique, mettant l'accent sur l'apprentissage actif et les environnements structurés.
Se penche sur l'utilisation de la mémoire spatiale dans les agents RL pour les tâches de navigation labyrinthe, montrant des performances améliorées avec des repères visuels, mais des résultats incohérents dans le choix du chemin.
Explore comment les oscillations corticales lentes dans le cortex frontal coordonnent les réseaux cérébraux et impactent les processus de mémoire, en mettant l'accent sur le contrôle cognitif et le vieillissement en bonne santé.
