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Explore la modélisation computationnelle pour la programmation de DBS dans la maladie de Parkinson, en mettant l'accent sur les techniques basées sur l'imagerie et les paramètres de stimulation optimaux.
Explore la dynamique neuronale de la prise de décision, en se concentrant sur les algorithmes et le rôle de la dopamine dans l'apprentissage et le comportement.
Couvre MuZero, un modèle qui apprend à prédire les récompenses et les actions de manière itérative, réalisant des performances de pointe dans les jeux de société et les jeux vidéo Atari.
Compare l'apprentissage par renforcement basé sur un modèle et sans modèle, en soulignant les avantages du premier pour s'adapter aux changements de récompense et planifier les actions futures.
Explore les réseaux neuronaux artificiels, les informations sur les récompenses dans le cerveau, le conditionnement animal, l'apprentissage par renforcement profond et un quiz sur les récompenses.
Discute des techniques avancées d'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur des méthodes profondes et robustes, y compris des cadres d'acteur-critique et des stratégies d'apprentissage contradictoire.
