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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 les souris transégiques et l'optogénétique dans la recherche en neurosciences, en mettant l'accent sur le contrôle précis de l'expression génique et la modulation de l'activité neuronale.
Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
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 le neurodéveloppement chez les embryons humains, de la neurulation à la neurogenèse adulte, en soulignant l'influence des facteurs environnementaux et le lien avec la dépression.
