Séance de cours
Modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences
Séances de cours associées (72)
Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Amélioration des modèles du chemin visuel ventral
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.
Modélisation dynamique, décodage et contrôle de l'activité du réseau cérébral à plusieurs échelles
Explore la modélisation dynamique, le décodage et le contrôle de l'activité du réseau cérébral pour une thérapie personnalisée.
Comprendre la proprioception : modèles de réseaux neuronaux
Explore comment les réseaux neuronaux peuvent aider à comprendre la proprioception et la contraction musculaire.
Optimisation des systèmes neuroprothétiques
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Comprendre le Cortex visuel avec des modèles d'apprentissage profond
Explore à l'aide de modèles d'apprentissage en profondeur pour comprendre le cortex visuel et les portraits sensoriels.
Benchmarking intégratif : faire progresser les modèles de systèmes d'intelligence humaine
Explore l'avancement des modèles système de l'intelligence humaine au moyen d'analyses comparatives intégrées et de l'importance de Brain-Score pour des comparaisons équitables de modèles.
L'influence de l'eegonthebrain
Cette étude visait à étudier l'influence du cerveau sur le comportement du cerveau.
Comprendre l'hippocampe: structure et fonction
Explore l'importance de l'hippocampe dans la mémoire et la navigation spatiale, en discutant de sa structure unique et de ses implications pour la recherche plus large sur le cerveau.
Introduction au moduleMOOC: Simulation Neurocience
Introduit l'activité électrique des cellules nerveuses, en se concentrant sur les pointes et les potentiels synaptiques.