Se concentre sur l'assemblage des éléments constitutifs du réseau neuronal et sur la gestion de la rareté des données à l'aide de diverses stratégies et hypothèses.
Introduit des approches et des applications modernes en neuroscience, mettant l'accent sur la modélisation computationnelle et son importance dans la compréhension du cerveau.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
Explore la vue d'ensemble, la justification et les stratégies de la neuroscience de simulation, en mettant l'accent sur les défis de la reconstruction et de la simulation du cerveau.
Explore la connectivité synaptique dans les régions hippocampales, en mettant l'accent sur la complexité des réseaux neuronaux et le rôle des approches de modélisation.
