Explore le développement d'un modèle mathématique du cerveau, axé sur l'organisation et la dynamique du cerveau, y compris les modèles d'activité neuronale et les phénomènes émergents.
Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
Explore la bioélectronique, les types de cécité et les implants rétiniens pour restaurer la vision, couvrant les défis et les progrès des technologies de vision artificielle.
Fournit un aperçu des théories classiques de la vision, explorant comment la perception est façonnée par des facteurs psychologiques et environnementaux.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Examine la modélisation perceptuelle et la pensée spatiale dans l'intelligence visuelle, explorant les théories, les cartes cognitives et l'interaction entre le traitement ascendant et descendant.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Couvre l'Observatoire Allen Brain, une étude de l'activité physiologique dans le cortex visuel de la souris, axée sur les réponses de calcium visuellement évoquées et les propriétés d'accord cellulaire.
