En segundo lugar la recomendación de tomar cursos en sitios como Coursera. Necesita algunos conocimientos básicos de matemática y estadística para poder abordar los problemas reales no resueltos de la neurociencia computacional, o incluso para poder comprender completamente los bloques de construcción básicos (como varios tipos de modelos neuronales). El primer libro que leí fue Fundamentals of Computational Neuroscience: 9780199568413: Medicine & Health Science Books @ Amazon.com, que me gustó mucho (vea mi crítica en Amazon). Sin embargo, lo leí después de haber tenido 5 años de física y un par de años de modelos matemáticos detrás de mí. No estoy diciendo que necesites una amplia base matemática para poder entenderlo, pero para realmente apreciarlo, definitivamente necesitarás conocer la probabilidad básica, las distribuciones de probabilidad, algunas ecuaciones diferenciales, etc., que no son exactamente temas que son enseñó durante una licenciatura en psicología (a menos que tomes asignaturas optativas que las cubrieron).
Una vez que obtenga los antecedentes necesarios y haya leído algunos libros de texto introductorios, puede comenzar a leer sobre los esfuerzos actuales leyendo los artículos de los principales grupos que trabajan en temas de neurociencia computacional (por ejemplo, Alexandre Pouget sobre la inferencia bayesiana en el cerebro, Chris Eliasmith sobre la construcción de grandes modelos basados en modelos neuronales de punta, Marc Hauser en computación dendrítica, que es fascinante, algo sobre lo que solo estoy empezando a leer: consulte dendrites.org para obtener más información.
¡Espero que ayude!
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