Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla
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Couvre une introduction mathématique à l'apprentissage profond, y compris les défis, la puissance des classificateurs linéaires, l'échelle du modèle et les aspects théoriques.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
S'insère dans des systèmes microélectroniques non conventionnels, couvrant les défis des applications biomédicales et neuromorphes et explorant les orientations futures de la recherche.
Explore les données du cortex visuel primaire de la souris, en mettant l'accent sur l'encodage des informations visuelles, la transformation, la diversité des réponses et la modulation de locomotion.
Discute de trois définitions du code de taux dans les neurosciences informatiques, en mettant l'accent sur la moyenne temporelle, les intervalles entre les spikes et le facteur FANO.
Plongez dans l'application de l'intelligence artificielle dans la finance, en explorant des outils tels que les réseaux neuronaux et les techniques bayésiennes, les cas d'utilisation réussis dans la détection des fraudes et les robots-conseillers, et l'importance de l'interprétabilité dans les modèles d'apprentissage automatique.
Explore la modélisation des réseaux neuronaux, l'analyse de sensibilité et la réplication des conditions expérimentales pour comprendre l'activité cérébrale.
