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This course gives an introduction to the field of theoretical and computational neuroscience with a focus on models of single neurons. Neurons encode information about stimuli in a sequence of short electrical pulses (spikes). Students will learn how mathematical tools such as differential equations, phase plane analysis, separation of time scales, and stochastic processes can be used to understand the dynamics of neurons and the neural code. Week 1: A first simple neuron model Week 2: Hodgkin-Huxley models and biophysical modeling Week 3: Two-dimensional models and phase plane analysis Week 4: Two-dimensional models (cont.)/ Dendrites Week 5: Variability of spike trains and the neural code Week 6: Noise models, noisy neurons and coding Week 7: Estimating neuron models for coding and decoding Before your course starts, try the new edX Demo where you can explore the fun, interactive learning environment and virtual labs. Learn more.
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This is a past/archived course. At this time, you can only explore this course in a self-paced fashion. Certain features of this course may not be active, but many people enjoy watching the videos and working with the materials. Make sure to check for reruns of this course. This course is presented in French. Ce cours définit les notions de base des circuits électriques composés des trois éléments passifs (résistance, inductance et condensateur), linéaires et des sources de tension et de courant. On traite ces circuits avec les lois élémentaires de l'électricité puis on développe une série de méthodes de combinaisons des éléments et de transformations du circuit qui mènent à leur simplification et permettent une analyse aisée des courants, tensions et puissances présents. Quelques circuits particuliers classiques sont présentés. Toutes ces méthodes sont premièrement développées en régime continu puis elles sont généralisées au régime alternatif, faisant intervenir le calcul complexe. L'importance du régime alternatif réside dans le fait qu'il est omniprésent au niveau de la distribution électrique domestique et industrielle.
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This course is presented in French, with English subtitles. Ce cours traite des systèmes alternatifs triphasés, piliers de l'alimentation électrique industrielle et de certains types de machines électriques. Les charges triphasées associées, symétriques ou dissymétriques, seront étudiées ainsi que les puissances actives, réactives et apparentes qui en découlent. Des méthodes de compensation de la puissance réactive seront développées. Ce cours traite également des régimes transitoires, induits par les enclenchements, déclenchements ou pannes de circuits sur leur source, qu'elle soit continue ou alternative. L'importance de l'étude des régimes transitoires réside dans le fait qu'ils sont la base du fonctionnement d'appareils que l'on retrouve dans de nombreuses applications modernes comme la distribution d'énergie, les entraînements électriques, la recharge de batteries, les alimentations à découpage ou encore de l'éclairage.
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Ce cours est une premiere introduction a la mecanique des fluides. Nous allons aborder tout d'abord les proprietes physiques des fluides : les etats de la matiere et la notion de viscosite. Un chapitre sera dedie a la tension de surface et a la capillarite. Nous introduirons ensuite le concept de similitude et l'utilisation des nombres adimensionnels. Nous allons alors considerer la statique des fluides a travers la loi de l'hydrostatique. La dynamique des fluides sera abordee en premier lieu par la cinematique. Ensuite, nous traiterons des equations de bilan avec notamment une application du theoreme de conservation de l'energie cinetique : le theoreme de Bernoulli. Dans le dernier, nous montrerons que ce theoreme relativement simple permet d'expliquer et de calculer des ecoulements tels que ceux observes dans les rivieres. Les videos du cours seront enrichies de videos d'experiences qui illustreront les concepts cles et par des quiz pour tester votre intuition et vos connaissances. Le dernier module vous permettra de piloter a distance une experience d'hydraulique qui a lieu dans les laboratoires de l'EPFL.
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The function of the brain is to govern behavior, and the aim of this course is to causally link biophysical mechanisms with simple behaviors studied in mice. The brain processes information through the concerted activity of many neurons, which communicate with each other through synapses organised in highly dynamic networks. The first goal of the course is to gain a detailed understanding of the structure and function of the fundamental building blocks of the mammalian brain, its synapses and neurons. The second goal is to understand neuronal networks, with specific emphasis on the interactions of excitatory glutamatergic and inhibitory GABAergic neurons. The third goal is to place neuronal network function in the context of sensory processing ultimately leading to behavioral decisions and motor output.
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