Explore les types de solutions dans la neuroscience computationnelle, en se concentrant sur des solutions homogènes et de bosse dans la dynamique neuronale.
Couvre les bases NeuroM, y compris la vérification de la qualité des neurones, l'extraction de la morphométrie et la visualisation des neurones dans différents formats.
Explore la relation complexe entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en soulignant les défis de l'analyse des données neuronales et le rôle des outils d'apprentissage automatique.
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.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
