Explore les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et le problème du libre arbitre.
Explore la dynamique de décision dans les neurosciences computationnelles, en mettant l'accent sur des modèles concurrentiels et des interactions 2-dimensionnelles efficaces entre les populations.
Couvre les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle et la prise de décision perceptive.
Explore la perspective évolutive de la surprise, de la curiosité et de la récompense, en mettant l'accent sur le rôle des signaux de récompense primaires et secondaires.
Explore la dynamique neuronale de la prise de décision, en se concentrant sur les algorithmes et le rôle de la dopamine dans l'apprentissage et le comportement.
Explore le contrôle du comportement chez les animaux et les robots, couvrant les perspectives historiques, l'activation des neurones, le modèle de Drosophila, les techniques avancées et l'organisation de mini-projets.
Explore l'importance de modéliser le comportement de choix dans les transports, le marketing, la santé et l'énergie, en soulignant l'importance de comprendre la prise de décision individuelle.
