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Concept

Neurosciences computationnelles

Séances de cours associées (32)

Estimation des paramètres MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore l'estimation des paramètres dans les modèles neuronaux, en mettant l'accent sur l'optimisation quadratique et l'ajustement linéaire.

Observer le cerveau : les bases de la neuroimagerie

Explore les bases de la neuroimagerie, les échelles du réseau cérébral, la connectivité, l'histoire et la physique, soulignant l'importance de comprendre les données à différentes échelles.

Approches et justification des neurosciences de simulation MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore la vue d'ensemble, la justification et les stratégies de la neuroscience de simulation, en mettant l'accent sur les défis de la reconstruction et de la simulation du cerveau.

Dans Silico Neuroscience: Reproductibilité et réutilisabilité des données

Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.

Principes de la neuroscience de simulation MOOC: Les neurosciences reconstruites : Génétique et développement du cerveau

Couvre les principes de la neuroscience de simulation, des reconstructions denses, de l'approche ascendante et des compromis de modélisation.

Modèles et données MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Couvre l'optimisation des modèles neuronaux pour le codage et le décodage dans les neurosciences computationnelles.

Neurosciences I : Neurosciences moléculaires et neurodégénérescence

Couvre les neurosciences moléculaires, la neurodégénérescence, les types cellulaires, la structure des neurones et l'histoire des percées en neurosciences.

L'informatique scientifique en neurosciences

Explore l'histoire et les outils de l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux.

Bruit d'évasion MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, couvrant l'intensité stochastique, les intervalles d'intercirculation, les fonctions de vraisemblance, la comparaison des modèles de bruit, et les codes de vitesse par rapport aux codes temporels.

Dans les neurosciences de Silico : canaux ioniques et modèles neuronaux

Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.

Défi des modèles encore plus grands MOOC: Simulation d'un micro-circuit d'hippocampe

Explore simulant des modèles de réseau neuronal à grande échelle et optimisant l'efficacité de la mémoire dans les simulations neuronales à l'aide de NEURON et de CoreNEURON.

Interpike Intervalles et processus de renouvellement MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore les intervalles inter-spikes, les processus de renouvellement et les expériences d'évacuation du bruit dans la dynamique neuronale.

Neurosciences de simulation: Résumé et Caveats MOOC: Simulation de la neuroscience

Couvre les mises en garde et le résumé de Simulation Neuroscience, soulignant l'importance des données critiques et des trois approches fondamentales pour comprendre le cerveau.

Téléchargement et interaction avec les modèles monocellulaires MOOC: Simulation de la neuroscience

Couvre le téléchargement, l'extraction, la compilation et la visualisation de modèles monocellulaires pour l'analyse et la simulation.

EFEL pour l'analyse des traces MOOC: Simulation de la neuroscience

Couvre l'utilisation d'eFEL pour l'analyse automatisée des traces neuronales et l'optimisation des paramètres.

Interfaces neuronales : Circuits et électronique

Explore les interfaces neuronales, fusionnant l'ingénierie, les neurosciences et l'informatique.

Plasticité structurale des synapses : applications en neuroscience

S'insère dans la plasticité structurale des synapses et de ses applications en neuroscience.

Dynamique neuronale: Types de solutions MOOC: Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Explore les types de solutions dans la neuroscience computationnelle, en se concentrant sur des solutions homogènes et de bosse dans la dynamique neuronale.

Compilation du fichier Synapse NMODL.mod MOOC: Simulation de la neuroscience

Couvre le processus de compilation des fichiers NMODL.mod pour la modélisation synapse à l'aide de NEURON et la création d'un neurone pour héberger la synapse.

Modèle de réponse Spike (SRM)MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Couvre le modèle de réponse Spike (SRM) dans la neuroscience computationnelle et sa relation avec le modèle adaptatif d'intégration et d'incendie.