Explore la théorie des graphes dans la connectomique cérébrale, les applications d'IRM, la pertinence de l'analyse de réseau et les empreintes digitales individuelles.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Déplacez-vous dans la centralité et les centres de neurosciences en réseau, explorant l'importance des noeuds, les réseaux de petits mondes, le connectome structural du cerveau et la théorie de la percolation.
Explore l'inférence pour les processus stochastiques, en mettant l'accent sur l'analyse des grands réseaux et la nécessité de nouvelles théories et méthodes.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
