Computergestützte Neurowissenschaft - Verständnis von gehirninspirierten Systemen für intelligente Robotik
Fouad Sabry
Traductor Daniel Hueber
Editorial: Eine Milliarde Sachkundig [German]
Sinopsis
1-Computational Neuroscience: Erkunden Sie das interdisziplinäre Feld der Computational Neuroscience und untersuchen Sie die Rolle mathematischer Modelle und Simulationen beim Verständnis neuronaler Systeme. 2-Neurowissenschaft: Verstehen Sie die grundlegenden Prinzipien der Neurowissenschaft, mit Schwerpunkt auf der Struktur und Funktion des Gehirns und ihrer Beziehung zur Robotik. 3-Bioinspiriertes Computing: Entdecken Sie, wie biologische Prozesse neue Computermodelle inspirieren und zum Design künstlicher Intelligenzsysteme beitragen. 4-Neuromorphes Computing: Untersuchen Sie neuromorphes Computing, bei dem Computersysteme der Architektur des Gehirns nachempfunden sind und so eine effizientere Verarbeitung ermöglichen. 5-Verhaltensneurowissenschaft: Erfahren Sie, wie Verhalten von neuronalen Systemen gesteuert wird, mit Schwerpunkt auf Entscheidungsfindung und kognitiven Prozessen in der Robotik. 6-Bindungsproblem: Tauchen Sie ein in das Bindungsproblem, eine Herausforderung in der Neurowissenschaft, die sich damit befasst, wie das Gehirn unterschiedliche Informationen zu einem zusammenhängenden Erlebnis integriert. 7-Christof Koch: Erkunden Sie die Arbeit von Christof Koch und seine Beiträge zum Verständnis des Bewusstseins und der neuronalen Prozesse des Gehirns. 8-Neuronales Netzwerk (Biologie): Untersuchen Sie biologische neuronale Netzwerke und ihre Auswirkungen auf künstliche neuronale Netzwerkmodelle, die in der Robotik und in KI-Systemen verwendet werden. 9-Metastabilität im Gehirn: Verstehen Sie das Konzept der Metastabilität, das die Fähigkeit des Gehirns beschreibt, in mehreren Zuständen zu bleiben und so seine Anpassungsfähigkeit zu fördern. 10-Neuronale Schwingungen: Untersuchen Sie neuronale Schwingungen und ihre Rolle bei der Koordinierung der Gehirnaktivität, um Einblicke in die Interaktion von Gehirnwellen mit der Robotik zu erhalten. 11-Neuroinformatik: Erfahren Sie mehr über Neuroinformatik und ihre Rolle bei der Datenverwaltung und -analyse der Gehirnaktivität zur Modellierung neuronaler Prozesse. 12: David Heeger: Tauchen Sie ein in die Beiträge von David Heeger zum Verständnis der Gehirnverarbeitung und der in der Neurowissenschaft verwendeten Computermodelle. 13-Gehirnsimulation: Gewinnen Sie Einblicke in Gehirnsimulationstechnologien, die die Komplexität des Gehirns modellieren, und ihre Anwendungen in der Robotik. 14-Modelle der neuronalen Berechnung: Untersuchen Sie verschiedene Modelle der neuronalen Berechnung und erforschen Sie, wie Algorithmen die Gehirnfunktionen in Robotersystemen nachahmen. 15-Dynamische Neurowissenschaft: Erfahren Sie, wie die Theorie dynamischer Systeme auf die Neurowissenschaft angewendet wird, um das Verständnis der Gehirnaktivität in der Robotik zu verbessern. 16: Dehaene-Changeux-Modell: Erkunden Sie das Dehaene-Changeux-Modell der Gehirnfunktion, das Kognition mit neuronalen Schaltkreisen in Robotern verknüpft. 17-Netzwerkmodelle des Nervensystems: Verstehen Sie, wie Netzwerkmodelle des Nervensystems zur Entwicklung effizienterer Robotersysteme beitragen. 18-Prädiktive Kodierung: Entdecken Sie prädiktive Kodierung und ihre Relevanz für das Verständnis von Wahrnehmung, Lernen und Entscheidungsfindung sowohl im Gehirn als auch in der Robotik. 19: Simon Stringer: Erkunden Sie Simon Stringers Forschung in der computergestützten Neurowissenschaft und ihren Einfluss auf die Entwicklung gehirninspirierter Robotermodelle. 20-Kanaka Rajan: Untersuchen Sie Kanaka Rajans Arbeit zur Anwendung der computergestützten Neurowissenschaft zur Entwicklung robusterer und anpassungsfähigerer Robotersysteme. 21-V1-Salienzhypothese: Tauchen Sie ein in die V1-Salienzhypothese, die sich auf die Verarbeitung visueller Aufmerksamkeit durch das Gehirn und die damit verbundenen Auswirkungen auf Robotik und KI konzentriert.
Disponible desde: 13/12/2024.
Longitud de impresión: 276 páginas.
