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.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Explore les réseaux neuronaux à deux couches et la rétropropagation pour l'apprentissage des espaces de fonctionnalités et l'approximation des fonctions continues.
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'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone, la descente de gradient et le perceptron multicouche.
