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Starts 5 June 2025 14:03
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Aperçu
Explorez l'intersection des neurosciences et de l'apprentissage automatique, en découvrant des connaissances sur la cognition humaine, la perception et la conscience à travers des modèles computationnels et des métaphores visuelles.
Programme
- Introduction à l'apprentissage automatique et aux neurosciences
- Réseaux neuronaux et cerveau
- Modèles d'apprentissage automatique de la cognition
- Perception et traitement sensoriel
- Conscience et intelligence artificielle
- Émulation de la perception humaine
- Sujets avancés en neuro-AI
- Projet et études de cas
- Conclusion et perspectives d'avenir
Aperçu des principes de l'apprentissage automatique
Bases des neurosciences pertinentes à l'IA
Comparaison des neurones biologiques et artificiels
Structure et fonction des réseaux neuronaux
Apprentissage hébbien et plasticité synaptique
Modèles computationnels de l'apprentissage humain
Systèmes de mémoire et computation neuronale
Parallèles entre l'apprentissage par renforcement et la prise de décision humaine
Traitement visuel dans les cerveaux et les machines
Représentation et interprétation de l'information sensorielle
Réseaux neuronaux convolutifs et perception visuelle
Théories de la conscience
Potentiel de la conscience des machines
Implications éthiques des machines conscientes
Développement de métaphores visuelles dans l'apprentissage automatique
Relier la perception humaine et les modèles computationnels
Applications en vision par ordinateur et reconnaissance d'images
Architectures et algorithmes inspirés du cerveau
Informatique neuromorphique
Directions futures dans l'intégration de l'IA et des neurosciences
Analyse des applications réelles du neuro-AI
Conception et implémentation d'un modèle simple inspiré du neuro
Évaluation des études de cas sur l'apprentissage automatique dans la recherche en neurosciences
Résumé des idées clés
Discussion des questions ouvertes et des défis
Exploration des voies de recherche futures dans l'intégration du neuro-AI
Sujets
Conférences