Introducción al modelado de procesos cognitivos

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Título original:

Introduction to Modeling Cognitive Processes

Contenido del libro:

Una introducción a la modelización computacional para neurocientíficos cognitivos, que abarca tanto trabajos fundacionales como desarrollos recientes.

Los neurocientíficos cognitivos necesitan herramientas conceptuales sofisticadas para dar sentido a la proliferación de nuevas teorías, métodos y datos en su campo. El modelado computacional es una herramienta de este tipo, que permite a los investigadores convertir las teorías en formulaciones precisas. Este libro ofrece una introducción matemáticamente suave y teóricamente unificada a la modelización de los procesos cognitivos. Ejercicios teóricos de diversos grados de dificultad ayudan a los lectores a desarrollar sus habilidades de modelización.

Tras una introducción general al modelado cognitivo y la optimización, el libro aborda los modelos de toma de decisiones; los algoritmos de aprendizaje supervisado, incluidos el aprendizaje hebbiano, la regla delta y la retropropagación; los métodos de análisis estadístico de modelos de estimación de parámetros de modelos y evaluación de modelos; los tres enfoques recientes de modelado cognitivo: aprendizaje por refuerzo, aprendizaje no supervisado y modelos bayesianos; y los modelos de interacción social. Todos los conceptos matemáticos se introducen gradualmente, sin que se requieran conocimientos previos sobre temas avanzados. El texto principal va seguido de consejos y soluciones para los ejercicios y de un glosario. Todo el código del libro es Python, con el editor Spyder en el entorno Anaconda. Un repositorio GitHub con archivos Python permite a los lectores acceder al código informático utilizado y empezar a programar por sí mismos. El libro es adecuado como introducción al modelado de procesos cognitivos para estudiantes de diversas disciplinas y como referencia para investigadores interesados en una visión general.