Calendrier et salles des cours : S1, S2

  • Introduction aux neurosciences cognitives
  • Introduction aux neurosciences computationnelles
  • Introduction à l’apprentissage machine appliqué aux neurosciences et à la cognition
  • Neurosciences cognitives
  • Neuropsychologie cognitive de la perception
  • Cours avancé en neuroscience théorique
  • Cours avancé en méthodes d'imagerie fonctionnelle cérébrale
  • Atelier théorique modélisation computationnelle
  • Neurobiology of decision-making (neuroeconomics)
  • Action, décision et volition
  • Neurosciences cognitives de la conscience
  • Perception visuelle
  • Perception auditive
  • Perception et action
  • La mémoire
  • Human voluntary action


Introduction aux neurosciences cognitives

Code : DEC-IN-CO4-S1
Niveau: IN
Semestre : S1, ECTS : 4
Responsable : Claire Legay
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 24h (+ 4h TD)
Langue d'enseignement : Français

Ce cours ne nécessite aucune connaissance préalable en biologie ; il n’est pas ouvert aux étudiants du département de biologie. Le cours couvrira les thématiques suivantes : présentation générale du système nerveux, neuroanatomie générale, exemples de petits réseaux de neurones : la rétine et le cortex cérébral des vertébrés.
 

Introduction aux neurosciences computationnelles

Code : DEC-IN-CO6-S2
Niveau : IN
Semestre : S2, ECTS : 4
Responsable : Boris Gutkin
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 28h
Langue d'enseignement : Anglais

Cette unité d'enseignement présentera le traitement de l'information dans le cerveau d'une perspective mathématique. L'objectif du cours est d'initier les étudiants aux neurosciences computationnelles et d'enseigner les outils quantitatifs utilisés dans l'étude du cerveau. Nous traiterons en particulier les matières suivantes : Dynamique et mécanismes (biophysique d'un neurone; génération de potentiels d'action; réseaux de neurones feedforward et récurrent; réseaux attracteurs; fonctions d'énergie, énergie de Liapounov; apprentissage et plasticité synaptique; mémoires associatives); traitement de l'information (traitement sensoriel; filtres linéaires et champs récepteurs; estimation des champs récepteurs; détecteurs de contour; modèle de Hubel et Wiesel; statistiques des images naturelles; théorie de l'information; analyse en composantes indépendantes; décodage neuronal; codage par population); et modélisation de la cognition et du comportement (modèles de prise de décision; conditionnement classique; conditionnement opérant; apprentissage par renforcement; neuroéconomie).


Introduction à l’apprentissage machine appliqué aux neurosciences et à la cognition

Code : DEC-MM-CA6b-S2
Niveau : MM
Semestre : S2, ECTS : 4
Responsable : Sophie Denève
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 27h (+15hTD)
Langue d’enseignement : Anglais

The goal of this course is to introduce basic concepts from machine learning and their practical applications to the neural basis of cognition, behavior and neuroscience. The course will cover: 1) Probabilistic methods; 2) Prior, posterior, likelihood, Generative models, maximum likelihood. 3) Application: Cue combination in behavior and cortical networks. 4) Representational learning (unsupervides learning with continous latent representations); 5) Information maximization, Principle component analysis (PCA), Independent component analysis (ICA), sparse coding. 5) Application: sensory receptive fields. 6) Methods: PCA, ICA, CCA, sparse coding. 7) Supervised learning (classification/regression). 8) Linear classifiers, Gaussian mixtures, support vector machines (linear and non-linear). 9) Applications: Reading out the mind. Object recognition. 10) Methods: SVM, logistic, k-NN, Cart, neural networks. 11) Interpolation. 12) Gaussian processes, density estimation, Expectation/maximization. 13) Application: Unsupervised learning in humans and animals. 14) Methods: Parzen, k-means, GMM.


Neurosciences cognitives

Code : DEC-MM-CA4a-S2
Niveau : MM
Semestre : S2, ECTS : 6
Responsables : Laura Dugué
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : CM33h/TD3h
Langue d’enseignement : Français

Les objectifs de ce cours sont d'apporter les outils et la connaissance pour une approche critique des neurosciences cognitives dans toute leur diversité.
 

Neuropsychologie cognitive de la perception

Code : DEC-MM-CA4b-S2
Niveau : M1, M2
Semestre : S2, ECTS : 4
Responsable : Yves Boubenec
Volume horaire :
28h 
Prerequis : aucun
Jour : mardi 10h30-12h30

Langue : anglais

L'objectif de ce séminaire est de présenter des résultats récents en physiologie de l'attention et de la prise de décision. Nous discuterons des mécanismes corticaux de sélection d'informations pertinentes, ainsi que de l'influence des aires supérieures sur le traitement de l'information sensorielle. Un accent tout particulier sera mis sur des articles d'électrophysiologie chez l'animal en comportement, en détaillant l'activité neuronale à travers de nombreuses aires du cortex (des aires sensorielles aux aires frontales).
Un cours d’introduction fournira à chacun les bases conceptuelles des articles abordées. Chaque semaine un étudiant présentera un article choisi parmi une liste prédéfinie.
 

Cours avancé en neuroscience théorique

Code : DEC-MM-CA6a-S1
Niveau : MM
Semestre : S1, ECTS : 6
Responsable : Jean-Pierre Nadal
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 49h (+19h30TD)
Langue d’enseignement : Français

Pré-requis : Une bonne familiarité avec les notions de bases d'analyse, algèbre linéaire et probabilités est fortement recommandée. Quelques connaissances en neurobiologie, et en systèmes dynamiques et mécanique statistique, seront utiles mais pas nécessaires. Si nécessaire, dans le cadre des TD des séances de tutorat seront organisées pour les étudiants ayant besoin d'un soutien en mathématiques. Nous contacter si vous êtes concerné. 

Description : Ce cours introduira une palette d'approches quantitatives autour de trois questions centrales de la neuroscience : Comment le cerveau est-il constitué ? Quelles fonctions et quels calculs accomplit-il ? Par quels mécanismes ? Le cerveau est un organe complexe qui accomplit des tâches sophistiquées de manière très précise. Il est donc souvent inespéré de pouvoir établir des liens directs entre la biochimie et une fonction donnée du cerveau. La neuroscience théorique ou computationnelle tente de combler ce fossé en suggérant des mécanismes possibles pour la perception, l'apprentissage, la mémoire, le contrôle moteur... De surcroît, des données expérimentales de plus en plus nombreuses et de plus en plus fines sont obtenues chaque jour. Leur simple abondance suggère l'utilité de principes théoriques qui aident à les 'mettre en forme' et à mieux les comprendre. La précision actuelle des expériences permet en retour des comparaisons détaillées avec les théories mathématiques proposées. Le propos du cours sera, premièrement, de présenter un certain nombre de questions pour lesquelles une approche quantitative est pertinente. Deuxièmement, le cours introduira des méthodes mathématiques nécessaires à l'étude de ces questions, mais utiles aussi dans d'autre domaines tels que la psychophysique, l'informatique, la biophysique, le génie biologique… Finalement, le cours examinera des exemples concrets de problèmes dont la compréhension peut bénéficier d'une approche quantitative.

 

Cours avancé en méthodes d'imagerie fonctionnelle cérébrale

Code : DEC-MM-CA7-S1
Niveau : MM
Semestre : S1, ECTS : 6
Responsables : Valentin Wyart
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 32h (+9h de TD)
Langue d’enseignement : Français

Prérequis : Bases physiologiques : mécanismes du potentiel d'action, notions de métabolisme cellulaire, notions d'anatomie cérébrale ; et bases méthodologiques : notions de fréquence, d'échantillonnage, de fonction. Ces points seront abordés rapidement lors du cours d'introduction.

L’objectif est de donner aux étudiants les connaissances nécessaires pour choisir une méthode d'imagerie en fonction de la question scientifique posée, et d'intégrer les limitations méthodologiques au raisonnement scientifique. Les techniques suivantes seront présentées : EEG, MEG, TMS, IRM anatomique et fonctionnelle, PET.
 

Atelier théorique modélisation computationnelle

Code : DEC-MM-AT2-S2
Niveau : MM
Semestre : S2, ECTS : 4
Responsable : Boris Gutkin
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 26h
Langue d’enseignement : Anglais

Le but de cet atelier est d'apprendre à réaliser des modèles et des simulations de systèmes neuronaux et à analyser des données neurophysiologiques. Les étudiants travailleront dans NumPy, MATLAB ou SCILAB sur plusieurs projets, y compris sur les thèmes suivants : simulation d'un neurone émettant des potentiels d'actions, simulation d'un réseau de neurones récurrent, estimation d'un champ récepteur visuel à partir de données neurophysiologiques, mesure de l'information contenue dans des réponses neurales, simulation du comportement d'un animal dans un problème d'apprentissage par renforcement.

 

Neurobiology of decision-making (neuroeconomics)

Code : DEC-M1-N1-S2
Niveau : M1, M2
Semestre : S2, ECTS : 4
Responsable : Stefano Palminteri
Volume horaire : 20hCM, 8h TD
Prerequis : aucun
Langue : anglais

Ce cours proposera une vue d’ensemble du champ de la neuro-économie, qui étudie les systèmes cérébraux qui encodent les variables décisionnelles, à l’instar de l’utilité attendue et ses composantes (comme par exemple la valeur, la probabilité et le délai). L’ancrage des processus décisionnels à des substrats neuronaux, permet de comprendre les déviations de la rationalité à une lumière de contraintes neurobiologiques et de redéfinir les modèles économiques classiques (descriptifs) sous la forme de modèles neuro-computationnels (mécanistiques).


Action, décision et volition

Code : DEC-M2-FCS1-S1
Niveau : M2
Semestre : S1, ECTS : 6
Responsable : Etienne Koechlin
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 28h (+28hTD)
Langue d’enseignement : Français


Pré-requis : Formation de base dans une des disciplines des sciences cognitives (neurosciences, psychologie, philosophie, modélisation et informatique, neurologie et psychiatrie).

L'objet du cours est de comprendre comment l'homme décide volontairement de ses actions et ce faisant d'aborder l'étude des bases neurales des fonctions exécutives centrales chez l'homme. Ces fonctions confèrent à l'homme son aptitude à décider de ses actions non seulement en réaction à des événements externes mais aussi en relation avec des intentions et des choix qu'il manifeste au travers de ses désirs, de ses préférences et de ses croyances à la réalisation desquels ses actions, en acte ou en pensée, concourent. Le cours abordera l'étude des fonctions exécutives du point de vue des neurosciences cognitives et computationnelles et de la philosophie contemporaine.

Neurosciences cognitives de la conscience

Code : DEC-M2-FCS3-S1
Niveau : MM
Semestre : S1, ECTS : 6
Responsables : Jérôme Sackur, Claire Sergent
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 42h
Langue d’enseignement : Français


Le but du cours est de présenter un panorama global des recherches sur le thème de la conscience. Il s'agit d'un enseignement pluridisciplinaire allant de la philosophie à la psychopathologie, en passant par la cognition visuelle, la psychologie cognitive, la neuropsychologie clinique et la neurobiologie. Il s'agira avant tout d'examiner les principales conceptions philosophiques de la conscience et de les mettre en regard des données obtenues dans les différents domaines des neurosciences cognitives.


Perception visuelle

Code : DEC-M2-P1-S1
Niveau : M2
Semestre : S1, ECTS : 6
Responsable : Pascal Mamassian
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 42h
Langue d’enseignement : Français


La perception visuelle est un modèle privilégié pour étudier les interactions entre comportement, neurosciences et modélisation. L’objectif de ce cours est de vous donner les clés pour comprendre les concepts fondamentaux et découvrir les résultats importants de la recherche en perception visuelle. Nous sommes conscients que peu d’étudiants finiront par faire une thèse en perception visuelle (et pourtant…), donc nous apporterons une attention particulière pour présenter les problèmes de manière claire et stimulante. Le système visuel est présenté depuis l’image formée sur la rétine jusqu’au cortex, avec une emphase sur le cortex visuel primaire. La scène visuelle est déclinée sous ses aspects de couleur, de mouvement, de forme, et de profondeur. D’un point de vue computationnel, les principes du codage et décodage neuronal sont exposés, ainsi que ceux sous-jacents à la perception inférentielle. Ces dernières présentations s’appuient sur des concepts plus techniques, comme ceux appartenant au traitement de signal, qui sont rappelés dans le cours. Une approche comparative de la vision inter-espèces, depuis la mouche jusqu'à l'homme, identifie aussi quelques principes fondamentaux.


Perception auditive

Code : DEC-M2-P2-S1
Niveau : M2
Semestre : S1, ECTS : 6
Responsable : Daniel Pressnitzer
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 42h
Langue d’enseignement : Français


Le cours vise à présenter et discuter les recherches actuelles sur la perception auditive. Après une brève introduction évoquant les méthodes et concepts de base (acoustique, psychologie expérimentale, neurosciences expérimentales et computationnelles), nous aborderons les dimensions de base de la perception auditive, l’organisation perceptive, la plasticité auditive, la parole, la musique. Ces thèmes seront illustrés à la fois par des études classiques et des données récentes. Des applications cliniques et technologiques seront aussi décrites tout au long de l’UE (prothèses auditives et implants cochléaires, compression du signal audio, etc.).


Perception et action

Code : DEC-M2-P3-S1
Niveau : M2
Semestre : S1, ECTS : 6
Responsables : Thérèse Collins et Laura Dugué
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 42
Langue d’enseignement : Français


Ce cours a comme objectif d’examiner l’influence de processus de haut niveau sur la perception : l’action et l’attention. La première partie du cours se concentre sur les liens entre perception et action : quelles sont les conséquences sensorielles et perceptives du déplacement du corps et des récepteurs sensoriels ? Comment le mouvement est-il représenté au niveau cérébral, et quelles en sont les conséquences pour la perception ? Est-ce que le fait d'agir sur et dans l'environnement modifie le contenu de la perception ? Est-ce que l'action est nécessaire à la perception ? La seconde partie du cours aborde la question de l’attention : quels sont les effets de l’attention sur le traitement visuel précoce, et quelles en sont les conséquences comportementales ? Quelle est la dynamique spatio-temporelle du traitement attentionnel ? Quels sont les réseaux neuronaux de l’attention ? Quelles sont les interactions entre l’attention et d’autres fonctions cognitives telles que la conscience ou la mémoire ? Nous aborderons ces questions par les moyens de la psychophysique, des neurosciences et de la modélisation.


La mémoire

Code : DEC-M2-FCS4-S1
Niveau : MM
Semestre : S1, ECTS : 6
Responsable : Bérengère Guillery-Girard (EPHE) et Francis Eustache (EPHE)
Type d’enseignement : Cours hebdomadaire semestriel
Volume horaire : 37h (+ 6h TD)
Langue d’enseignement : Français


Prérequis : formation de base (L3/M1) dans une des disciplines des sciences cognitives (neurosciences, psychologie, philosophie, modélisation et informatique, neurologie et psychiatrie).

La définition de la mémoire est plurielle. Aussi, l'objet des enseignements dispensés dans cette unité est d’aborder le fonctionnement de la mémoire selon une approche intégrative, de l’animal à l’homme s’étendant également aux modèles computationnels. L'étude de la mémoire sera reprise principalement du point de vue des neurosciences cognitives (comportementales et de neuroimagerie), des sciences humaines, historiques et computationnelles.

 

Human voluntary action

Code : DEC-MM-N2-S1
Niveau : MM
Semestre : S1, ECTS : 2
Volume horaire : 10h
Responsable : Patrick Haggard
Langue d’enseignement : Anglais


This is a course of 5 classes, which will attract 2 credits.  It is aimed at Cogmaster students, but may suit others as well. It assumes basic familiarity with brain anatomy and neurophysiology.

Each class consists of: (a) prereading of selected papers (b) a 60 minute lecture (c) a class discussion session, based around selected questions circulated in advance (d) a student-led presentation of a major paper, based on a ‘journal club’ format.

The classes are as follows:

  1. The neurocognitive origins of voluntary behaviour: reverse-engineering the motor pathway
  2. Human volition and its relation to consciousness
  3. Acquiring sense of agency over external events
  4. Pathologies of volition between neurology and psychiatry
  5. Freedom, social responsibility, and ‘neurolaw’

Assessment: The course is worth two credits.  There are two assessed components.  (1) Students will create a powerpoint presentation, or a powerpoint poster, which provides a ‘journal club’ type of discussion of two or more selected key papers related to a topic covered in class.  They will also present this work orally.  This will count for 80% of the total marks.  Note that ‘journal club’ presentations DURING the classes are not formally assessed for credit, but will give useful practice to those who volunteer to give them.  (2) Students are assessed based on their contribution during the discussion session after each class.  They are expected to document their oral contribution with short summary notes of their personal contribution to the discussion.  Students are expected to offer an oral contribution and short summary notes for at least 3 of the 5 classes.  This counts for 20% of the total marks.