Neurosciences et Machine Learning : comprendre l’intelligence visuelle

Cette séance de cours traite de l'intersection des neurosciences et de l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la façon dont le cerveau traite l'information visuelle. L'instructeur commence par aborder la question fondamentale de la façon dont le cerveau donne naissance à l'esprit, en particulier dans le contexte de la perception visuelle. Les perspectives historiques sur les neurosciences sont présentées, mettant en évidence les premières méthodes d'étude du cerveau, telles que la phrénologie. La séance de cours met l'accent sur les progrès dans l'enregistrement de l'activité neuronale, qui ont fourni de grandes quantités de données pour l'analyse. Malgré ces progrès, l'instructeur note la complexité du cerveau et les défis pour comprendre pleinement ses fonctions. L'objectif de la recherche est de modéliser l'intelligence naturelle et les mécanismes neuronaux sous-jacents, avec des applications potentielles en intelligence artificielle et en milieux cliniques. La séance de cours couvre également l'importance des données à grande échelle pour le développement de modèles précis et discute des avantages de l'intégration des connaissances en neurosciences dans les algorithmes d'apprentissage automatique. Les messages clés incluent le besoin de repères expérimentaux et le potentiel des réseaux de neurones artificiels pour imiter les fonctions cérébrales.