Apprentissage des associations

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Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.

Couvre les bases des réseaux neuronaux multicouches et le processus d'entraînement des réseaux entièrement connectés avec des couches cachées.

Introduit les neurosciences des systèmes, en se concentrant sur les circuits neuronaux, les systèmes de mémoire et la logistique des cours.

Explore l'entraînement, l'optimisation, la prévention des surajustements et différentes architectures de réseau.

Couvre les principaux concepts des réseaux neuronaux, y compris le modèle Perceptron et les algorithmes d'entraînement.

Explore le biais inductif de différentes méthodes d'apprentissage supervisé non linéaires et les défis de l'accordage hyperparamétrique.

Explore la plasticité synaptique, les modèles de timing et les défis d'apprentissage de la mémoire en ligne dans les neurosciences computationnelles.

Explore le modèle de neurone AdEx, en analysant les schémas de tir et les plans de phase.

Explore l'ingénierie des neurones utilisant la lumière, les produits chimiques et le son pour moduler l'activité et le comportement neuronaux.

Explore un modèle neuronal, des assemblages de neurones, l'acquisition du langage et l'avenir des systèmes intelligents neuromorphes.