Úvodní kurz počítačové neurovědy

Recenze čtenářů

Kniha je oceňována za to, že poskytuje jasný a komplexní úvod do počítačové neurovědy s praktickými nástroji pro modelování neuronální aktivity. Mnozí uživatelé považují obsah za dobře uspořádaný a přístupný, někteří však upozorňují na chyby a různou srozumitelnost vysvětlení.

Jasný a komplexní úvod, výborná organizace, minimální požadavky na matematické znalosti, praktické počítačové návody a kódy v Matlabu k dispozici, vhodné pro začátečníky, dobře zvolené příklady, rychlé dodání.

Obsahuje řadu chyb, některé části jsou nejasné nebo záhadné.

(na základě 8 hodnocení čtenářů)

Původní název:

An Introductory Course in Computational Neuroscience

Obsah knihy:

Učebnice pro studenty s omezenými znalostmi matematiky a počítačového kódování, která klade důraz na počítačové výukové programy, jež čtenáře vedou k vytváření modelů nervového chování.

Tento úvodní text učí studenty chápat, simulovat a analyzovat složité chování jednotlivých neuronů a mozkových obvodů. Je postaven na počítačových tutoriálech, které vedou studenty k vytváření modelů neuronového chování, přičemž související kód Matlabu je volně dostupný online. Na těchto modelech se studenti naučí, jak fungují jednotlivé neurony a jak po propojení spolupracují v obvodu. Kniha na simulovaných modelech ukazuje, jak mohou vznikat oscilace, multistabilita, poststimulační odrazy a chaos v rámci jednotlivých neuronů nebo obvodů, a zkoumá jejich roli v mozku.

V knize jsou nejprve uvedeny základní poznatky z neurovědy, fyziky, matematiky a Matlabu, přičemž vysvětlení je ilustrováno mnoha příkladovými úlohami. Následující kapitoly se zabývají neuronem a produkcí hrotů, jednotlivými hroty a základními kognitivními procesy, modely založenými na vodivosti, simulací synaptických spojení, modely rychlosti vypalování pro fungování rozsáhlých obvodů, dynamickými systémy a jejich složkami, synaptickou plasticitou a technikami pro analýzu souborů dat o populaci neuronů, včetně analýzy hlavních komponent, skrytého Markovova modelování a Bayesovského dekódování.

Kniha je přístupná i studentům bakalářského studia přírodních věd s omezeným zázemím v matematice a počítačovém kódování a lze ji využít v rámci "převráceného" nebo "obráceného" přístupu k výuce, kdy je čas ve třídě věnován praktické práci s počítačovými výukovými programy. Může být také zdrojem informací pro postgraduální studenty přírodních věd, kteří chtějí získat počítačové dovednosti a hlubší znalosti o funkci neuronů a nervových obvodů.