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Explore les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et le problème du libre arbitre.
Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Discute des défis et de l'avenir de l'informatique neuromorphe, en comparant les ordinateurs numériques et le matériel spécialisé, comme SpiNNaker et NEST, tout en explorant la plate-forme informatique neuromorphe du projet Human Brain.
Couvre les bases NeuroM, y compris la vérification de la qualité des neurones, l'extraction de la morphométrie et la visualisation des neurones dans différents formats.
Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.
Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.