Grundlagen zur Neuroinformatik und Neurobiologie The Computational Brain in deutscher Sprache - gebunden oder broschiert

EAN (ISBN-13): 9783528054281
ISBN (ISBN-10): 352805428X
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 1997
Herausgeber: Vieweg+Teubner Verlag

Buch in der Datenbank seit 2007-10-04T14:24:09+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-12-25T19:51:39+01:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 352805428X

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-528-05428-X, 978-3-528-05428-1
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: churchland patricia, churchland sejnowski, hölldobler, bibel, wolfgang kruse, wolfgang steffen, terrence
Titel des Buches: the brain that changes itself, grundlagen deutsch, grundlagen zur neuroinformatik und neurobiologie the computational brain deutscher sprache computational intelligence

---

Daten vom Verlag:

Autor/in: Patricia S. Churchland; Terrence J. Sejnowski
Titel: Computational Intelligence; Grundlagen zur Neuroinformatik und Neurobiologie - The Computational Brain in deutscher Sprache
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag; Vieweg & Teubner
702 Seiten
Erscheinungsjahr: 1997-03-27
Wiesbaden; DE
Übersetzer/in: Claudia Hölldobler; Hölldobler Steffen
Gewicht: 1,361 kg
Sprache: Deutsch
49,95 € (DE)
51,35 € (AT)
62,56 CHF (CH)
Not available, publisher indicates OP

BB; Book; Hardcover, Softcover / Technik; Ingenieurswesen, Maschinenbau allgemein; Verstehen; Intelligenz; Neuroinformatik; Gehirn; Verhalten; Neurobiologie; Informatik; Neurowissenschaft; Wissenschaft; Computer; Technologie; Computational Intelligence; Grundlagen zur Neuroinformatik und Neurobiologie; Biologie; Forschung; B; Engineering, general; Computer Science; BC; EA

1 Einleitung.- 2 Neurowissenschaftliche Grundlagen.- 2.1 Einführung.- 2.2 Nervensystemebenen.- 2.3 Strukturen auf verschiedenen Organisationsebenen.- 2.4 Die wichigsten Fakten über das Gehirn.- 3 Berechnungsgrundlagen.- 3.1 Einführung.- 3.2 Das Ablesen der Antwort.- 3.3 Lineare Assoziatoren.- 3.4 Das Erfüllen von Lösungsbedingungen: Hopfield-Netze und Boltzmann-Maschinen.- 3.5 Lernen in neuronalen Netzen.- 3.6 Wettbewerbslernen.- 3.7 Die Anpassung von Kurven.- 3.8 Zwei Beispiele für vorwärtsgerichtete Netze.- 3.9 Rekurrente Netze.- 3.10 Von Spielzeugwelten zu realen Welten.- 3.11 Wozu benötigen die Neurowissenschaften Optimierungsverfahren?.- 3.12 Realistische und abstrakte Modelle.- 3.13 Abschließende Bemerkungen.- 4 Die Repräsentation der Welt.- 4.1 Einführung.- 4.2 Konstruktion einer visuellen Welt.- 4.3 Kurze Skizzierung des Sehsystems von Säugetieren.- 4.4 Die Repräsentation im Gehirn: Was können wir vom Sehsystem lernen?.- 4.5 Was ist das Besondere an einer Verteilung?.- 4.6 Welt und Zeit.- 4.7 Form durch Schattierung: Eine Studie aus dem Bereich der Neuroinformatik.- 4.8 Stereoskopisches Sehen.- 4.9 Berechnungsmodelle für das stereoskopische Sehen.- 4.10 Hyperakuität: Das Geheimnis wird enträtselt und der Mechanismus aufgedeckt.- 4.11 Vektormittelung.- 4.12 Schlußbemerkungen.- 5 Plastizität: Zellen, Schaltkreise, Gehirne und Verhalten.- 5.1 Einführung.- 5.2 Lernen und Hippocampus.- 5.3 Donald Hebb und die synaptische Plastizität.- 5.4 So entsteht das Gedächtnis: Mechanismen der neuronalen Plastizität.- 5.5 Zellen und Schaltkreise.- 5.6 Verminderung der synaptischen Stärke.- 5.7 Zurück zu Systemen und Verhalten.- 5.8 Dasein und zeitliche Koordinierung.- 5.9 Die Entwicklung von Nervensystemen.- 5.10 Module und Netzwerke.- 6 Sensomotorische Integration.- 6.1 Einführung.- 6.2 LeechNet.- 6.3 Berechnung und Vestibulo-Okular-Reflex.- 6.4 Zeit und nochmals Zeit.- 6.5 Der segmentäre Schwimmoszillator.- 6.6 Neuronenmodelle.- 6.7 Schlußbemerkungen.- 7 Weiterführende Schlußbemerkungen.- A Anatomische und physiologische Techniken.- A.1 Permanente Läsionen.- A.2 Reversible Läsionen und Mikroläsionen.- A.3 Abbildungsverfahren (Imaging-Techniken).- A.4 Elektrische und magnetische Aufzeichnungsverfahren.- A.5 Single-Unit-Aufzeichnungen.- A.6 Anatomisches Tract-Tracing.
Standardwerk führender US-Wissenschaftler