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    Neurociencia computacional: Comprender los sistemas inspirados en el cerebro para la robótica inteligente
    Neurociencia computacional: Comprender los sistemas inspirados en el cerebro para la robótica inteligente
    Neurociencia computacional: Comprender los sistemas inspirados en el cerebro para la robótica inteligente
    Libro electrónico310 páginas3 horas

    Neurociencia computacional: Comprender los sistemas inspirados en el cerebro para la robótica inteligente

    Por Fouad Sabry

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    Información de este libro electrónico

    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.

    IdiomaEspañol
    EditorialMil Millones De Conocimientos [Spanish]
    Fecha de lanzamiento13 dic 2024
    Neurociencia computacional: Comprender los sistemas inspirados en el cerebro para la robótica inteligente

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      Neurociencia computacional - Fouad Sabry

      Capítulo 1 : Neurociencia computacional

      La neurociencia computacional, también conocida como neurociencia teórica o neurociencia matemática, es un subcampo de la neurociencia que busca comprender los principios fundamentales que rigen el crecimiento, la estructura, la fisiología y las capacidades cognitivas del sistema nervioso mediante el uso de modelos matemáticos, simulaciones por computadora, análisis teóricos y abstracciones del cerebro. Este subcampo de la neurociencia también se conoce como neurociencia computacional. Dependiendo del alcance del estudio y del nivel de granularidad con el que se investigan las cosas biológicas, la abstracción del modelo en neurociencia computacional puede variar.

      El objetivo de los modelos utilizados en la neurociencia teórica es capturar las propiedades esenciales del sistema biológico en una serie de escalas espacio-temporales diferentes. Estas escalas van desde las corrientes de membrana y el acoplamiento químico hasta las oscilaciones de la red, la arquitectura columnar y topográfica, los núcleos y las capacidades psicológicas como la memoria, el aprendizaje y el comportamiento. Estos modelos informáticos proporcionan un marco para formular hipótesis que son susceptibles de ser probadas directamente a través de la investigación biológica o psicológica.

      Eric L. Schwartz es a quien se le ocurrió el término neurociencia computacional. Fue él quien organizó una conferencia que se realizó en 1985 en Carmel, California, a pedido de la Fundación para el Desarrollo de Sistemas. El propósito de la conferencia fue proporcionar un resumen del estado actual de un campo que hasta ese momento era conocido por una variedad de nombres, incluyendo modelado neuronal, teoría del cerebro y redes neuronales. Las actas de este simposio de definiciones se publicaron como un libro con el mismo nombre en el año 1990 bajo el título de Neurociencia Computacional. El programa de doctorado en Sistemas Computacionales y Neuronales del Instituto de Tecnología de California fue el primer programa de formación de posgrado establecido en el campo de la neurociencia computacional. Fue fundada en el año

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