Explore le bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, couvrant l'intensité stochastique, les intervalles d'intercirculation, les fonctions de vraisemblance, la comparaison des modèles de bruit, et les codes de vitesse par rapport aux codes temporels.
Explore la dynamique des populations neuronales, en mettant l'accent sur les réseaux aléatoires et les arguments de terrain moyen pour la connectivité.
Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
