Explore l'optogénétique, la chimiogénétique et la sonogénétique pour concevoir l'activité neuronale à l'aide de la lumière, des produits chimiques et du son.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Présente le programme de maîtrise en neuro-X, en mettant l'accent sur son approche interdisciplinaire et ses possibilités de carrière en neurotechnologie.
Couvre l'introduction et les défis des entrepôts de données, y compris l'intégration des données, la gestion des métadonnées et l'optimisation des performances des requêtes.
Explore la compréhension biophysique du comportement neuronal, en se concentrant sur les potentiels d'action, les défis de modélisation neuronale et l'inhibition dendritique.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
Couvre l'intégration des données, l'appariement d'experts, la reconnaissance des entités, les performances, l'évolutivité, la gestion des données de flux, la décomposition des tenseurs et la détection de la dérive conceptuelle.
Explore les outils optogénétiques pour étudier l'activité neuronale à l'aide d'outils à lumière et à calcium, en discutant de leurs applications dans les neurosciences et au-delà.
Couvre les souris transgéniques utilisant les lignes de Cre et l'optogénétique, explorant les techniques de manipulation des cellules neurales et l'expression génétique spécifique à la région du cerveau.