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.
Explore l'intégration des mesures du cerveau humain pour comprendre la photosensibilité et l'impact de la stimulation électrique sur la hiérarchie visuelle.
Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
Explore la bioélectronique, les types de cécité et les implants rétiniens pour restaurer la vision, couvrant les défis et les progrès des technologies de vision artificielle.
Fournit un aperçu des théories classiques de la vision, explorant comment la perception est façonnée par des facteurs psychologiques et environnementaux.
Examine la modélisation perceptuelle et la pensée spatiale dans l'intelligence visuelle, explorant les théories, les cartes cognitives et l'interaction entre le traitement ascendant et descendant.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Explore les théories de la vision classique, y compris le gestaltisme, l'approche écologique et le constructivisme, couvrant des concepts comme le traitement ascendant par rapport au traitement descendant.
Explore le décodage de l'activité cérébrale humaine pour la prise de décision, le contrôle du comportement et le traitement de la parole, avec des implications pour les neuroprothèses.
S'inscrit dans la perspective du développement de l'intelligence visuelle, en mettant l'accent sur le lien entre la vision et l'action, la contingence sensorimoteur et l'expérience multimodale des bébés.