🎓 EvoSpikeNet 学習ガイド
[!NOTE] 最新の実装状況は 機能実装ステータス (Remaining Functionality) を参照してください。
EvoSpikeNetの広範なドキュメントを体系的に学び、次世代の分散脳シミュレーションをマスターするためのガイドです。
🛤️ おすすめの学習パス
あなたの目的や役割に合わせて、以下のパスから学習を開始してください。
1. 【初級者】基本コンセプトとセットアップ
EvoSpikeNetの概要と、自分の環境で動かすための基礎を学びます。 - [x] EvoSpikeNet 概要: プロジェクトの全体像を把握 - [x] インストールガイド: 環境構築 - [x] クイックスタート: 最初の実行
2. 【中級者】SDK活用とアプリケーション開発
SDKを使用して、独自のSNNモデルや分散アプリケーションを構築する方法を学びます。 - [x] SDKリファレンス: 主要なAPIの使い方 - [x] ユーザーマニュアル: 詳細な機能解説 - [x] シミュレーション記録ガイド: データの可視化と記録
3. 【上級者】アーキテクチャ詳細と理論
分散システム、自己進化、脳言語変換などの高度な理論と実装を深く理解します。 - [x] 分散脳システム: Zenohベースの分散アーキテクチャ - [x] 自己修復とリカバリー: システムの堅牢性 - [x] RAGシステムの詳細: ハイブリッド検索と知識抽出
🧠 分野別クイックリンク
特定の技術トピックに集中して学びたい場合に活用してください。
- SNN (Spiking Neural Networks): コア概念, ハイブリッドSNN
- 分散コンピューティング: Zenoh vs Torch Distributed, ノード設定
- 進化学習: 自己進化 11-7, 実装検証
- 医療・EEG応用: EEG統合, コネクトーム政策
🗂️ 機能別にたどる
📝 自己評価クイズ
学習の成果を確認するためのクイズに挑戦してみましょう。 - [ ] 理解度チェッククイズ: 主要コンセプトの確認