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Description

Cette séance de cours explore les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive, la théorie de la dynamique de décision, les solutions pour les scénarios de prise de décision, et le problème du libre arbitre dans les décisions, les actions et la volition.

Dans MOOC

Dynamique neuronale 2- Neurosciences computationnelles : Dynamique neuronale de la cognition

Ce cours constitue une introduction au domaine des neurosciences théoriques et computationnelles, en mettant l'accent sur les modèles de neurones individuels. Les neurones encodent l'information sur les stimuli dans une séquence de courtes impulsions électriques (spikes).

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Concepts associés (22)

Cognition

La cognition est l'ensemble des processus mentaux qui se rapportent à la fonction de connaissance La cognition est l'ensemble des processus mentaux qui se rapportent à la fonction de connaissance et mettent en jeu la mémoire, le langage, le raisonnement, l'apprentissage, l'intelligence, la résolution de problèmes, la prise de décision, la perception ou l'attention. Ces processus cognitifs ont été mis au jour par un petit groupe de psychologues de Harvard dans les années 1955-1960, notamment autour de Jerome Bruner et de George Miller dans ce qui a été désigné comme la « révolution cognitive ».

Prise de décision

vignette|Lorsqu'il s'agit de prendre une décision, il est bon de savoir que des situations différentes nécessitent une approche différente. Il n'y a pas de façon unique de penser/d'agir. la plupart du temps, nous errons dans l'espace du désordre, sans savoir ce qui se passe, sans savoir comment agir. Dans ce cas, nous avons tendance à entrer dans l'espace avec lequel nous nous sentons le plus à l'aise et à commencer à agir. Lorsque vous avez trouvé le Saint Graal, la solution unique pour chaque problème, vous feriez mieux de faire attention.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

Cerveau

vignette|Cerveau d'un chimpanzé. Le cerveau est le principal organe du système nerveux des animaux bilatériens. Ce terme tient du langage courant (non scientifique) et chez les chordés, comme les humains, il peut désigner l'encéphale, ou uniquement une partie de l'encéphale, le prosencéphale (télencéphale + diencéphale), voire seulement le télencéphale. Néanmoins, dans cet article, le terme « cerveau » prend son sens le plus large. Le cerveau des chordés est situé dans la tête, protégé par le crâne chez les craniés, et son volume varie grandement d'une espèce à l'autre.

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Séances de cours associées (64)

Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla

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.

Introduction à la neuroscience des systèmes: Aperçu des systèmes de mémoire

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

Intelligence cérébrale : Apprentissage continu des modèles de représentation

S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.

Contrôle du comportement chez les animaux et les robots

Explore le contrôle comportemental incarné chez les animaux et les robots à travers des présentations de groupe et des exercices pratiques.

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Réseau de neurones récurrents

Neural network

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