Couvre la structure d'un cours de neurosciences, en se concentrant sur la membrane cellulaire, les canaux ioniques, la transmission synaptique et la fonction cérébrale.
Plonge dans les mécanismes cellulaires des interactions sensorimotrices dans le cerveau, en mettant l'accent sur le contrôle du mouvement des moustaches.
Plonge dans les mécanismes cellulaires de la fonction cérébrale, en comparant les cerveaux de la souris et de l'homme pour développer des traitements pour les maladies du cerveau.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.
Déplacez-vous dans le Graph Signal Processing dans les réseaux du cerveau, mettant l'accent sur l'intégration de la structure du cerveau et de la fonction par des techniques innovantes.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Explore l'histoire et les défis du calcul d'inspiration biologique, en se concentrant sur la construction de machines intelligentes et la compréhension du fonctionnement du cerveau.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
