MathDetour 1: Séparation des échelles de temps

Cette séance de cours couvre le concept de séparation des échelles de temps dans la neuroscience computationnelle, en se concentrant sur la réduction des détails dans les modèles neuronaux bidimensionnels. L'instructeur explique la transition des modèles Hodgkin-Huxley vers les modèles 2D, le rôle des nullclines, la stabilité des points fixes et différents types de modèles neuronaux. La séance de cours se décline également dans des modèles d'intégration et de feu non linéaires.