Explore le contrôle du comportement chez les animaux et les robots, couvrant les perspectives historiques, l'activation des neurones, le modèle de Drosophila, les techniques avancées et l'organisation de mini-projets.
Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.
Couvre le contrôle du comportement chez les animaux et les robots grâce à des présentations orales, des exercices de calcul et un mini-projet de découverte neuroscientifique pratique.
Couvre la régression linéaire, lanalyse de corrélation et les fondamentaux de régression logistique, en mettant laccent sur la distinction entre la corrélation et la causalité.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Explore l'étude du comportement chez les animaux et les robots, en soulignant l'importance de l'étude du comportement et des mécanismes neuronaux impliqués.
Explore le lien entre le comportement, les neurosciences et l’incarnation dans la formation du mouvement et la compréhension du fonctionnement du cerveau.
Explore la manipulation d'objets solides dans un environnement virtuel, y compris la modification des propriétés et l'utilisation efficace des robots Thymio.