Patricia S. Churchland Reihenfolge der Bücher

The Computational Brain, das außergewöhnliche Buch über vergleichende Forschung in den Bereichen von menschlichem Gehirn und neuesten Möglichkeiten der Computertechnologie, liegt hiermit erstmals in deutscher Sprache vor. Geschrieben von einem führenden Forscherteam in den USA, ist es eine Fundgrube für alle, die wissen wollen, was der Stand der Wissenschaft auf diesem Gebiet ist. Die Autoren führen die Bereiche der Neuroinformatik und Neurobiologie mit gut ausgesuchten Beispielen und der gebotenen Hintergrundinformation gekonnt zusammen. Das Buch wird somit nicht nur dem Fachwissenschaftler sondern auch dem interdisziplinären Interesse des Informatikers und des Biologen auf eine hervorragende Weise gerecht. Übersetzt wurde das Buch von Prof. Dr. Steffen Hölldobler und Dipl.-Biol. Claudia Hölldobler, einem Informatiker und einer Biologin. Rezension in Spektrum der Wissenschaft nr. 10, S. 122 f. im Oktober 1997 (...) Die 1992 erschienene amerikanische Originalausgabe des vorliegenden Werkes ist so erfolgreich, daß man bereits von einem Klassiker reden kann. (...) (...) ....ist das Buch sehr zu empfehlen. In Verbindung von Neurobiologie und Neuroinformatik konkurrenzlos, vermittelt es einiges von der Faszination theoretischer Hirnforschung, die auch in Deutschland zunehmend mehr Wissenschaftler in ihren Bann schlägt. Rezension erschienen in: Computer Spektrum 3/1997, S. 2 (...)Das Buch wird somit nicht nur dem Fachwissenschaftler, sondern auch den interdisziplinären Interesse des Informatikers und des Biologen auf eine hervorragende Weise gerecht(...) Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung.- 2 Neurowissenschaftliche Grundlagen.- 2.1 Einführung.- 2.2 Nervensystemebenen.- 2.3 Strukturen auf verschiedenen Organisationsebenen.- 2.4 Die wichigsten Fakten über das Gehirn.- 3 Berechnungsgrundlagen.- 3.1 Einführung.- 3.2 Das Ablesen der Antwort.- 3.3 Lineare Assoziatoren.- 3.4 Das Erfüllen von Lösungsbedingungen: Hopfield-Netze und Boltzmann-Maschinen.- 3.5 Lernen in neuronalen Netzen.- 3.6 Wettbewerbslernen.- 3.7 Die Anpassung von Kurven.- 3.8 Zwei Beispiele für vorwärtsgerichtete Netze.- 3.9 Rekurrente Netze.- 3.10 Von Spielzeugwelten zu realen Welten.- 3.11 Wozu benötigen die Neurowissenschaften Optimierungsverfahren?.- 3.12 Realistische und abstrakte Modelle.- 3.13 Abschließende Bemerkungen.- 4 Die Repräsentation der Welt.- 4.1 Einführung.- 4.2 Konstruktion einer visuellen Welt.- 4.3 Kurze Skizzierung des Sehsystems von Säugetieren.- 4.4 Die Repräsentation im Gehirn: Was können wir vom Sehsystem lernen?.- 4.5 Was ist das Besondere an einer Verteilung?.- 4.6 Welt und Zeit.- 4.7 Form durch Schattierung: Eine Studie aus dem Bereich der Neuroinformatik.- 4.8 Stereoskopisches Sehen.- 4.9 Berechnungsmodelle für das stereoskopische Sehen.- 4.10 Hyperakuität: Das Geheimnis wird enträtselt und der Mechanismus aufgedeckt.- 4.11 Vektormittelung.- 4.12 Schlußbemerkungen.- 5 Plastizität: Zellen, Schaltkreise, Gehirne und Verhalten.- 5.1 Einführung.- 5.2 Lernen und Hippocampus.- 5.3 Donald Hebb und die synaptische Plastizität.- 5.4 So entsteht das Gedächtnis: Mechanismen der neuronalen Plastizität.- 5.5 Zellen und Schaltkreise.- 5.6 Verminderung der synaptischen Stärke.- 5.7 Zurück zu Systemen und Verhalten.- 5.8 Dasein und zeitliche Koordinierung.- 5.9 Die Entwicklung von Nervensystemen.- 5.10 Module und Netzwerke.- 6 SensomotorischeIntegration.- 6.1 Einführung.- 6.2 LeechNet.- 6.3 Berechnung und Vestibulo-Okular-Reflex.- 6.4 Zeit und nochmals Zeit.- 6.5 Der segmentäre Schwimmoszillator.- 6.6 Neuronenmodelle.- 6.7 Schlußbemerkungen.- 7 Weiterführende Schlußbemerkungen.- A Anatomische und physiologische Techniken.- A.1 Permanente Läsionen.- A.2 Reversible Läsionen und Mikroläsionen.- A.3 Abbildungsverfahren (Imaging-Techniken).- A.4 Elektrische und magnetische Aufzeichnungsverfahren.- A.5 Single-Unit-Aufzeichnungen.- A.6 Anatomisches Tract-Tracing.