脑认知机理与计算模型  081104M05017H

学期:2020—2021学年(春)第二学期 | 课程属性:专业普及课 | 任课教师:何生,张杰栋,张朋
授课时间: 星期三,第9、10、11 节
授课地点: 教二楼104
授课周次: 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10
课程编号: 081104M05017H 课时: 30 学分: 2.00
课程属性: 专业普及课 主讲教师:何生,张杰栋,张朋 助教:钱晨灿
英文名称: Brain mechanisms and computation models of cognition 召集人:

教学目的、要求

目前主流的深度学习神经网络主要基于视觉神经科学的前馈模型,虽然在多种任务中取得了不错的效果,但是存在多种局限性(比如对样本量的依赖,学习速度,鲁棒性等)。而在认知神经科学多年的探索中,提出了多种神经模型,对于不同的认知功能在理论上和实验中提供了解释。例如在认知模型中神经的反馈机制对于多种认知能力起到关键作用。但类似的机制在智能计算领域还没有得到广泛的应用。因此,充分了解大脑的认知模型对发展新一代人工智能模型有重要的价值。为了促进脑科学与人工智能的交叉融合,通过脑科学启发新一代人工智能发展,我们希望开设“脑认知机理与计算模型”这门课,让学生对大脑的认知机制有深入的了解。

预修课程

教 材

The Cognitive Neurosciences. Michael S. Gazzaniga and George R. Mangun

主要内容

第一周 认知神经科学概述
第二周 研究方法和研究思路
第三周 视觉系统
第四周 视觉系统(进阶)
第五周 语言和记忆
第六周 意识
第七周 物体识别
第八周 面孔识别
第九周 工作记忆
第十周 总结

参考文献

Sensation & Perception. Jeremy Wolfe, Keith Kluender, Dennis Levi
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind. Gazzaniga et al.
Principles of Neural Science. Kandel, E.R., Schwartz, J.H., Jessell, T.M.