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Explore la mémoire, l'apprentissage, la charge cognitive et les stratégies de résolution de problèmes pour améliorer l'apprentissage et la performance cognitive.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
Couvre l'apprentissage observationnel, l'apprentissage implicite de modèle, l'apprentissage d'enquête, l'apprentissage procédural et les fonctions de mémoire de travail.
Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
