Couvre les mécanismes de rétroaction dans l'intelligence visuelle, l'estimation des poses humaines, l'adaptation motrice dans les robots à pattes et les contrôleurs PID.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
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.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
Explore des modèles cognitifs et neuraux de motricité séquentielle, en se concentrant sur la tâche de production de séquence discrète et les substrats neuraux.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.