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Modèles Hippocampus Single Cell

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Séances de cours associées (32)

Computing neuromorphe : concepts et implémentations matérielles

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.

Modélisation de l'activité neuronale

Explore la modélisation de l'activité neuronale, y compris les taux de tir, les réponses aux stimuli et le comportement du réseau.

Introduction au module MOOC: Simulation de la neuroscience

Introduit l'activité électrique des cellules nerveuses, en se concentrant sur les pointes et les potentiels synaptiques.

L'informatique scientifique en neurosciences

Explore l'histoire et les outils de l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux.

Neurones d'ingénierie: Optogénétique

Explore l'ingénierie des neurones utilisant la lumière, les produits chimiques et le son pour moduler l'activité et le comportement neuronaux.

Plasticité neuronale : Changements synaptiques et fonctionnement du cerveau

Explore la plasticité neuronale, les changements synaptiques, le fonctionnement du cerveau et les états inconscients par divers mécanismes.

Simulation d'un microcircuit hippocampe MOOC: Simulation d'un micro-circuit d'hippocampe

Couvre la simulation d'un microcircuit hippocampe avec des enregistrements appariés dans un modèle CA1 de rat.

Compréhension biophysique du comportement électrique neuronal

Explore la compréhension biophysique du comportement électrique neuronal, y compris les défis dans la modélisation des neurones, la génération de potentiels d'action, et l'impact de la structure dendritique sur les schémas de tir.

Modélisation de l'électrophysiologie : différentes échelles MOOC: Les neurosciences reconstruites : Génétique et développement du cerveau

Couvre la modélisation de l'électrophysiologie à différentes échelles, en discutant des canaux ioniques, des neurones uniques et des microcircuits.

Inhibition néocorticale : mécanismes cellulaires MOOC: Mécanismes cellulaires des fonctions cérébrales

Explore les mécanismes cellulaires de l'inhibition néocorticale à travers différents types de neurones GABAergiques et leurs rôles inhibiteurs.

Introduction à la plasticité synaptique MOOC: Simulation d'un micro-circuit d'hippocampe

Couvre la plasticité synaptique, les types de synapses, le postulat de Hebb, LTP, LTD, et les oscillations réseau dans l'hippocampe.

In Silico Neuroscience: Simulation de réseau

Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.

Dans les neurosciences de Silico : canaux ioniques et modèles neuronaux

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.

Bâtir des réseaux neuraux physiques

Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.

Modèle de câble de Rall MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore le modèle de câble de Rall, le potentiel synaptique répandu dans les dendrites, et la modélisation compartimentale pour les simulations neurales.

Modélisation du potentiel synaptique MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore la modélisation des potentiels synaptiques et les facteurs qui influencent leur amplitude.

Modélisation de la transmission synaptique : Dynamique stochastique MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore la modélisation stochastique de la transmission synaptique, les paramètres, les effets inhibiteurs et la fiabilité synaptique.

Dendrite comme un câble MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Discute des dendrites comme des câbles, couvrant la dérivation de l'équation de câble et la conservation du courant dans les compartiments couplés.

Analyser la règle d'apprentissage hébbienne

Explore l'apprentissage hebbien basé sur les taux, les règles de covariance et la croissance vectorielle de poids dans les réseaux neuronaux.

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