Signal neuronal et traitement des signaux : Électrophysiologie à l'imagerie cérébrale
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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.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore la classification linéaire, l'extraction des caractéristiques, les fonctions de perte, la validation croisée et les échelles spatiales dans le traitement des signaux et l'analyse de l'IRMf.
Couvre les modèles neuronaux hybrides, l'histologie nerveuse, la restauration sensorielle et la stimulation cérébrale profonde dans les neuroprothèses.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
