Neurociencia computacional - Comprender los sistemas inspirados en el cerebro para la robótica inteligente
Fouad Sabry
Tradutor Guilherme Costa
Sinopse
1: Neurociencia computacional: explora el campo interdisciplinario de la neurociencia computacional y examina el papel de los modelos matemáticos y las simulaciones para comprender los sistemas neuronales. 2: Neurociencia: comprende los principios fundamentales de la neurociencia, centrándote en la estructura y la función del cerebro y su relación con la robótica. 3: Computación bioinspirada: descubre cómo los procesos biológicos inspiran nuevos modelos computacionales y contribuyen al diseño de sistemas de inteligencia artificial. 4: Computación neuromórfica: investiga la computación neuromórfica, en la que los sistemas informáticos se modelan a partir de la arquitectura del cerebro, lo que permite un procesamiento más eficiente. 5: Neurociencia del comportamiento: aprende sobre cómo los sistemas neuronales impulsan el comportamiento, con un enfoque en la toma de decisiones y los procesos cognitivos en robótica. 6: Problema de enlace: profundiza en el problema de enlace, un desafío en neurociencia que aborda cómo el cerebro integra información dispar en una experiencia cohesiva. 7: Christof Koch: Explore el trabajo de Christof Koch y sus contribuciones a la comprensión de la conciencia y los procesos neuronales del cerebro. 8: Red neuronal (biología): Examine las redes neuronales biológicas y sus implicaciones para los modelos de redes neuronales artificiales utilizados en robótica y sistemas de IA. 9: Metaestabilidad en el cerebro: Comprenda el concepto de metaestabilidad, que describe la capacidad del cerebro de permanecer en múltiples estados, lo que ayuda a su adaptabilidad. 10: Oscilación neuronal: Estudie las oscilaciones neuronales y su papel en la coordinación de la actividad cerebral, lo que brinda información sobre las interacciones de las ondas cerebrales con la robótica. 11: Neuroinformática: Aprenda sobre neuroinformática y su papel en la gestión de datos y el análisis de la actividad cerebral para modelar los procesos neuronales. 12: David Heeger: Profundice en las contribuciones de David Heeger para comprender el procesamiento cerebral y los modelos computacionales utilizados en neurociencia. 13: Simulación cerebral: Obtenga información sobre las tecnologías de simulación cerebral que modelan la complejidad del cerebro y sus aplicaciones en robótica. 14: Modelos de computación neuronal: Investiga varios modelos de computación neuronal y explora cómo los algoritmos imitan las funciones cerebrales en sistemas robóticos. 15: Neurociencia dinámica: Aprende cómo se aplica la teoría de sistemas dinámicos a la neurociencia, mejorando la comprensión de la actividad cerebral en robótica. 16: Modelo de Dehaene-Changeux: Explora el modelo de Dehaene-Changeux del funcionamiento cerebral, vinculando la cognición con los circuitos neuronales en robots. 17: Modelos de red del sistema nervioso: Entiende cómo los modelos de red del sistema nervioso contribuyen al desarrollo de sistemas robóticos más eficientes. 18: Codificación predictiva: Descubre la codificación predictiva y su relevancia para comprender la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones tanto en el cerebro como en la robótica. 19: Simon Stringer: Explora la investigación de Simon Stringer en neurociencia computacional y su influencia en el desarrollo de modelos robóticos inspirados en el cerebro. 20: Kanaka Rajan: Examina el trabajo de Kanaka Rajan en la aplicación de la neurociencia computacional para desarrollar sistemas robóticos más robustos y adaptables. 21: Hipótesis de saliencia V1: Profundice en la hipótesis de saliencia V1, que se centra en cómo el cerebro procesa la atención visual y sus implicaciones para la robótica y la IA.
Disponível desde: 13/12/2024.
Comprimento de impressão: 276 páginas.
