Ingénierie Neuromorphique

Qu'est-ce que l'ingénierie neuromorphique

L'informatique neuromorphique et l'ingénierie neuromorphique sont deux termes qui font référence à la même chose : l'utilisation de systèmes d'intégration à très grande échelle (VLSI) qui incorporent des circuits électriques analogiques pour simuler les structures neurobiologiques que l'on trouve dans le système nerveux. Tout appareil électronique qui effectue des calculs à l'aide de neurones artificiels mis en œuvre en tant que structures physiques est appelé ordinateur ou puce neuromorphique. Récemment, le mot 'neuromorphe' a été utilisé pour désigner des VLSI analogiques, numériques, analogiques/numériques en mode mixte et des systèmes logiciels qui incarnent des modèles de systèmes cérébraux. Cette utilisation du terme est devenue plus courante. Pour actualiser la mise en œuvre de l'informatique neuromorphique au niveau matériel, les memristors à base d'oxyde, la mémoire spintronique, les commutateurs de seuil et les transistors sont quelques-uns des composants qui peuvent être utilisés. La formation de systèmes neuromorphiques basés sur des logiciels de réseaux de neurones à pointes peut être réalisée grâce à l'utilisation de la rétropropagation d'erreurs, par exemple grâce à l'utilisation de cadres basés sur Python comme snnTorch, ou grâce à l'utilisation de règles d'apprentissage canoniques de la littérature sur l'apprentissage biologique, par exemple via l'utilisation de BindsNet.

Comment vous en bénéficierez

(I) Insights et validations sur les sujets suivants :

Chapitre 1 : Ingénierie neuromorphique

Chapitre 2 : Neurone artificiel

Chapitre 3 : Informatique bio-inspirée

Chapitre 4 : Steve Furber

Chapitre 5 : Carver Mead

Chapitre 6 : Réseau de neurones récurrent

Chapitre 7 : Réseau de neurones

Chapitre 8 : Ordinateur Wetware

Chapitre 9 : Modélisation neurogénétique computationnelle

Chapitre 10 : Réseau de neurones à pic

Chapitre 11 : Neurorobotique

Chapitre 12 : Misha Mahowald

Chapitre 13 : Memristor

Chapitre 14 : Réseau de neurones physiques

Chapitre 15 : NON MFET

Chapitre 16 : Massimiliano Versace

Chapitre 17 : Kwabena Boahen

Chapitre 18 : SpiNNaker

Chapitre 19 : Ordinateur cognitif

Chapitre 20 : Glossaire de l'intelligence artificielle

Chapitre 21 : Hai Li

(II) Répondre aux principales questions du public sur l'ingénierie neuromorphique.

(III) Exemples concrets d'utilisation de l'ingénierie neuromorphique dans de nombreux domaines.

(IV) 17 annexes pour expliquer brièvement 266 technologies émergentes dans chaque industrie afin d'avoir une compréhension complète à 360 degrés de l'ingénierie neuromorphique' technologies.

À qui s'adresse ce livre

Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'ingénierie neuromorphique.