Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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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 l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Couvre l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.
Explore la modélisation des réseaux neuronaux, l'analyse de sensibilité et la réplication des conditions expérimentales pour comprendre l'activité cérébrale.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
