Содержание
- Введение 1
- Исторические корни и формирование нейрокибернетики 2
- - Вклад У.Б. Кэннона в понимание гомеостаза 2.1
- - Кибернетика Н. Винера и ее связь с нейронауками 2.2
- - Теория информации К. Шеннона и ее влияние на развитие нейрокибернетики 2.3
- Развитие математических моделей нейронных сетей 3
- - Модель Мак-Каллока-Питтса: первые шаги в нейронном моделировании 3.1
- - Перцептрон и его вклад в развитие машинного обучения 3.2
- - Современные глубокие нейронные сети: архитектура и методы обучения 3.3
- Нейрофизиологические основы нейрокибернетики 4
- - Принципы кодирования информации в нервной системе 4.1
- - Синаптическая пластичность и обучение 4.2
- - Методы нейровизуализации: от ЭЭГ до фМРТ 4.3
- Практические применения нейрокибернетики 5
- - Нейроинтерфейсы: восстановление функций и управление устройствами 5.1
- - Искусственное зрение: от концепции к реализации 5.2
- - Автоматическое распознавание образов и машинное восприятие 5.3
- Заключение 6
- Список литературы 7