Explore les buts et les défis de la neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique neuronale de la cognition et les arguments de terrain moyen.
Explore de réduire le modèle Hodgkin-Huxley à 2 dimensions en exploitant les similitudes entre les variables et en discutant du modèle d'intégration et de feu non linéaire.
Couvre les neurosciences moléculaires, la neurodégénérescence, les types cellulaires, la structure des neurones et l'histoire des percées en neurosciences.
Discute de trois définitions du code de taux dans les neurosciences informatiques, en mettant l'accent sur la moyenne temporelle, les intervalles entre les spikes et le facteur FANO.
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.
Explore l'application de la neuroscience computationnelle en neuroprothèse, en se concentrant sur la prédiction des mouvements de bras prévus en fonction des temps de pointe et de l'importance de l'optimisation systématique des paramètres.