脑与认知科学基础（）

图书标准信息

• 作者 刘洪波、冯士刚 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2021-12
• 版次 1
• ISBN 9787302589310
• 定价 68.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 236页
• 字数 335千字
• 丛书 高等学校智能科学与技术/人工智能专业教材

【内容简介】

本书介绍了脑与认知及计算相关的基础，主要介绍了方法与技术、神经与信息、视觉与计算、感知与运动、注意与意识、学习与记忆、沟通与语言、情感与计算、发育与可塑、社会与可塑、人工与系统。

 

 

本书是作者10年的教学经验和实践成果，全书图文并茂，理论与实践相结合，为人工智能/智能科学与技术专业，脑与神经科学专业学生编写，帮助学生学习人脑机制和应用实践等。

 

 

本书可作为理工科本科生、研究生智能类课程教材或参考书，也可作为科技人员智能系统设计与实践的参考手册。

 

【作者简介】

刘洪波博士，加州大学圣地亚哥分校神经计算研究所访问学者，二级教授，博导，计算机科学与技术学科带头人，人工智能专业方向带头人，主要研究认知计算、大数据驱动智能等，曾作为项目负责人承担国家自然科学基金、教育部人才计划项目等多个项目；发表CCF A类在内的论文百余篇；曾获省部级科技进步二等奖(排名第一)、行业联合会科技创新奖(排名第一)；大连高新区生态科创产业联盟副理事长，入选教育部新世纪优秀人才。

【目录】

章 认知与计算

1.1 认知

1.2 元认知

1.3 认知计算

1.4 脑结构与功能

1.5 三位一体

1.6 脑与认知框架

1.7 人类脑计划

题

第2章 方法与技术

2.1 心理学方法

2.1.1 反应时法

2.1.2 眼动分析法

2.1.3 语报告分析法

2.1.4 内隐联想测验

2.1.5 计算机模拟法

2.2 电生理学方法

2.2.1 膜片钳技术

2.2.2 细胞记录法

2.2.3 脑损伤研究法

2.3 脑成像

2.3.1 ct

2.3.2 pet

2.3.3 spect

2.3.4 mri

2.3.5 fmri

2.3.6 tpm

2.3.7 eeg

2.3.8 meg

2.4 技术比较

2.5 设计实验范式

2.6 数据处理

题

第3章 神经与信息

3.1 神经元

3.2 神经胶质细胞

3.3 神经信息

3.3.1 神经信息产生

3.3.2 神经信息编码

3.3.3 神经信息传播

3.4 神经通路和层级

3.5 人工神经

3.5.1 人工神经元

3.5.2 人工神经网络

3.5.3 深度学系统

3.6 微观与超微观

3.6.1 分子

3.6.2 量子

题

第4章 视觉与计算

4.1 眼睛

4.2 视觉信息

4.2.1 视觉信息感知

4.2.2 视觉信息传递

4.2.3 视觉感受机制

4.2.4 视觉信息编码

4.3 对象识别

4.3.1 神经机制

4.3.2 认知模型

4.3.3 眼球运动

4.3.4 运动知觉

4.3.5 立体视觉

4.3.6 视觉

4.3.7 视觉恒常与脑补

4.4 视觉理论

4.4.1 马尔计算视觉

4.4.2 格式塔理论

4.4.3 主动视觉

4.5 计算机视觉

4.5.1 深度估计

4.5.2 行人预测

4.5.3 水下视觉

4.6 视觉系统比较

题

第5章 感知与运动

5.1 感觉与知觉

5.2 感受器和编码

5.2.1 感受器的种类

5.2.2 感受器的换能作用

5.2.3 感觉信息编码

5.3 听觉与衡觉

5.3.1 声音与听觉

5.3.2 耳朵与声音感知

5.3.3 人工耳蜗

5.3.4 听声辨位

5.3.5 衡觉

5.4 触觉和痛觉

5.4.1 触痛感知

5.4.2 触觉

5.4.3 痛觉

5.4.4 痒觉

5.5 嗅觉和味觉

5.5.1 嗅觉

5.5.2 味觉

5.6 联觉和直觉

5.6.1 联觉

5.6.2 直觉

5.7 初级感觉与运动皮层

5.8 运动与控制

5.8.1 下行传导通路

5.8.2 运动层级与控制

题

第6章 注意与意识

6.1 注意

6.2 注意与分辨

6.3 注意网络

6.4 注意的生理机制

6.5 注意的信息加工

6.5.1 选择注意

6.5.2 注意分配

6.5.3 变化视盲

6.5.4 外显型与内隐型注意

6.5.5 特征整合理论

6.6 人工注意网络

6.7 睡眠与梦

6.8 意识与思维

题

第7章 学与记忆

7.1 学

7.1.1 学认知模型

7.1.2 赫布理论

7.1.3 迁移学

7.1.4 学形成记忆

7.2 元学

7.3 记忆

7.4 记忆模型

7.4.1 多重存储记忆模型

7.4.2 工作记忆模型

7.5 记忆的神经基础

7.5.1 记忆相关的脑区

7.5.2 记忆相关的皮层

7.5.3 与记忆

7.6 记忆转移

7.7 遗忘曲线

7.8 概念与分类

7.9 知识建构

7.9.1 符号网络模型

7.9.2 层次语义网络模型

7.9.3 原型模型

7.9.4 激活扩散模型

7.10 知识表征

7.10.1 联想记忆模型

7.10.2 知识图谱

7.11 贝叶斯大脑

题

第8章 沟通与语言

8.1 沟通

8.2 人类语言的演化

8.3 人类语言的独特

8.4 失语症与语言中枢

8.5 语言处理模型

8.5.1 lichtheim模型

8.5.2 wernicke-geschwind模型

8.6 词脑

8.7 中英语言认知异同

8.8 脑电到文字转译

8.9 自然语言处理

8.10 对偶学

题

第9章 情感与计算

9.1 报偿与动机

9.2 成瘾

9.3 人脑经济学

9.3.1 经济学现象

9.3.2 能量函数

9.4 强化学

9.5 理与情绪

9.6 情绪脑

9.7 情感与选择

9.8 预测与期望

9.9 期望优选化

9.10 对抗网络

9.11 自律与自监督

9.12 情感计算

题

0章 发育与可塑

10.1 脑功能发育

10.2 脑功能可塑

10.3 脑改进方案

10.4 脑区到脑网络

10.4.1 结构洞与智力

10.4.2 复杂临界点

10.5 脑网络演化

10.5.1 演化动力学

10.5.2 图网络学

10.6 男女有别

10.7 神经架构搜索

题

1章 社会与创造

11.1 社会认知

11.2 归因理论

11.3 分类与图式

11.4 同理心

11.4.1 镜像神经元

11.4.2 自闭症情绪图谱理论

11.4.3 同理心和道德决策

11.4.4 同理心与公感

11.5 模仿行为

11.6 具身认知与元宇宙

11.7 利他行为

11.8 智力与创造力

11.9 人类智力的起源与演化

11.10 弗林效应

11.11 社会网络与大数据

题

2章 人工与系统

12.1 人工智能

12.2 类脑计算与人工脑

12.3 机器人

12.4 脑机系统

12.5 自主无人系统

12.6 复杂与奥卡姆剃刀

12.7 安全和伦理

12.7.1 可信与安全

12.7.2 道德与伦理

题

参文献