Met l'accent sur la mise en œuvre d'un générateur de fonctions carrées utilisant la technologie Speedgoat FPGA et les techniques de traitement du signal en temps réel.
Explore les sources de bruit, le théorème de fluctuation-dissipation, le bruit d'amplificateur, les effets d'interférence et les erreurs de quantification dans les systèmes électriques.
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Couvre les bases de l'ingénierie neuronale, les interfaces cerveau-ordinateur, les neuroprothèses et la stimulation cérébrale profonde pour améliorer la fonction humaine.
