Explore le regroupement dans les réseaux de neurosciences silico, la définition de l'espace et le traitement des données rares pour reconstruire les régions du cerveau.
Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.
Introduit des approches et des applications modernes en neuroscience, mettant l'accent sur la modélisation computationnelle et son importance dans la compréhension du cerveau.
Explore le modèle Hodgkin-Huxley, les phases de potentiel d'action, la dynamique ionique, la théorie des câbles et la modélisation compartimentale dans l'excitabilité neuronale.
Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Couvre les neurosciences moléculaires, la neurodégénérescence, les types cellulaires, la structure des neurones et l'histoire des percées en neurosciences.
