Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
Explore l'histoire et les défis du calcul d'inspiration biologique, en se concentrant sur la construction de machines intelligentes et la compréhension du fonctionnement du cerveau.
Couvre l'histoire et l'inspiration derrière les réseaux neuronaux artificiels, la structure des neurones, l'apprentissage par les connexions synaptiques et la description mathématique des neurones artificiels.
Explore simulant des modèles de réseau neuronal à grande échelle et optimisant l'efficacité de la mémoire dans les simulations neuronales à l'aide de NEURON et de CoreNEURON.
Explore l'avancement des modèles système de l'intelligence humaine au moyen d'analyses comparatives intégrées et de l'importance de Brain-Score pour des comparaisons équitables de modèles.
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.
