Modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Plonge dans les applications des réseaux convolutifs au-delà de la reconnaissance d'objets, en mettant l'accent sur leur impact sur les neurosciences, les sciences du cerveau et l'art.
Explore l'utilisation du FNES dans la compréhension de la surdité et de la plasticité cérébrale chez les patients porteurs d'implants cochléaires, en soulignant la corrélation entre les données du FNES et la compréhension de la parole.
Couvre le contrôle du comportement chez les animaux et les robots grâce à des présentations orales, des exercices de calcul et un mini-projet de découverte neuroscientifique pratique.
Explore l'évolution des théories de la vision et des systèmes de rétroaction visuelle, y compris les approches ascendantes et descendantes, et la rétroaction itérative des erreurs pour l'estimation de la pose humaine.
Explore le potentiel du graphène dans le développement d'interfaces neuronales efficaces avec le système nerveux, en abordant les défis actuels et en discutant de diverses technologies basées sur le graphène.
Explore les défis de la modélisation des régions du cerveau en utilisant des atlas et des stratégies pour compenser les données et les hypothèses manquantes.
