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神经形态认知计算

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简介:模拟大脑智能是计算机科学领域长久以来的目标,成为过去几十年人工智能的发展的重要推动力。与传统人工智能方法不同,神经形态计算主要受神经科学发展推动,是建立在大脑神经电路结构和神经信息处理与神经脉冲计算原理上的新型计算模式,并最终以神经形态硬件方式来实现仿脑的认知计算与低功耗运算。虽然在神经科学领域神经元和突触层级已经取得了很大的进展,而如何模拟生物神经元及突触可塑性实现认知计算及实现神经形态芯片依然面临很多挑战,有待深入研究。本报告从神经形态认知计算领域需要解决的主要问题出发,介绍该领域取得的主要进展。
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讲师:唐华锦

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课程简介:模拟大脑智能是计算机科学领域长久以来的目标,成为过去几十年人工智能的发展的重要推动力。与传统人工智能方法不同,神经形态计算主要受神经科学发展推动,是建立在大脑神经电路结构和神经信息处理与神经脉冲计算原理上的新型计算模式,并最终以神经形态硬件方式来实现仿脑的认知计算与低功耗运算。虽然在神经科学领域神经元和突触层级已经取得了很大的进展,而如何模拟生物神经元及突触可塑性实现认知计算及实现神经形态芯片依然面临很多挑战,有待深入研究。本报告从神经形态认知计算领域需要解决的主要问题出发,介绍该领域取得的主要进展。