Actualmente estoy estudiando matemáticas (segundo año) y creo que estoy bastante en neurociencia. Para "probar" esto, compré Principios de modelado computacional en neurociencia y estoy considerando obtener Biofísica de la computación: procesamiento de información en neuronas individuales, que parece encajar bastante bien con mis intereses, ya que me gustaría seguir un camino intermedio: aprender sobre la estructura biológica y la forma de funcionamiento de las células neuronales y, por lo tanto, poder derivar y desarrollar modelos que no solo cumplen una tarea especial (como la mayoría del aprendizaje automático, ... ahora, un algoritmo para el reconocimiento facial nunca desafiará su propio funcionamiento) , sino más bien parecerse a nuestro cerebro.
Como Biofísica de la computación se publicó en 1998, quería saber si todavía es una buena lectura o si ya se considera demasiado desactualizado.
Revisé ese libro brevemente, pero nunca entré realmente en él... Sin embargo, si pudiera sugerir algunos otros: Theoretical Neuroscience de Dayan y Abbott es un texto estándar en neurociencia computacional, pero si entiendo su pregunta correctamente, es posible que disfrute Kevin El aprendizaje automático de Murphy : una perspectiva probabilística , o la teoría de la información, la inferencia y los algoritmos de aprendizaje de David MacKay un poco más. Fundamentos de la neurociencia computacional de Trappenberg también es uno de mis favoritos, pero más en el lado de la neurociencia.
memming