1장 계산 신경과학의 문제 설정
설명과 예측의 구분
계산 수준과 구현 수준의 연결
모델링에서의 단순화와 가정
확률적 관점과 불확실성
신호와 정보의 구분
검증 가능한 가설의 형태

2장 뉴런의 동역학과 단순 모델
막전위와 이온 흐름의 개념적 틀
적분발화 모델의 핵심 구조
발화율 모델과 시간 척도
선형 시스템과 비선형성의 등장
잡음과 변동성의 역할
임계값과 스파이크의 의미

3장 시냅스와 연결의 계산적 의미
흥분성 및 억제성 상호작용
시냅스 가중치의 해석
전달 지연과 시간 정렬
가소성의 기본 원리와 제약
항상성 조절의 기능적 의미
국소 규칙과 전역 결과

4장 신경 부호화의 원리
자극과 반응의 대응 관계
발화율 부호와 시간 부호의 관점
튜닝 곡선과 선택성
상관관계와 집단 부호화
정보 손실과 강건성의 균형
디코딩 문제의 기본 형태

5장 신경 집단과 상태공간 관점
집단 활동의 저차원 구조
상태공간에서의 궤적 해석
공분산과 공통 입력
잠재변수와 관측의 한계
안정점과 흡인자 개념
집단 동역학의 제약 조건

6장 신경회로의 계산 구조
피드포워드와 리커런트 구조
억제 회로와 안정화 메커니즘
증폭과 정규화 연산
게인 조절과 문턱 효과
리듬과 동기화의 기능적 의미
모듈성과 계층의 장단점

7장 감각 처리의 계산 틀
선형 필터링과 특징 추출
희소 표현과 효율성 가정
예측 부호화의 핵심 아이디어
적응과 대비 정규화
잡음 속 추정 문제
다감각 통합의 원리적 형태

8장 학습의 계산 원리
목표함수와 최적화 관점
오차 신호와 업데이트의 의미
강화 신호와 가치의 개념
탐색과 활용의 균형
일반화와 과적합의 대응
기억 저장과 망각의 균형

9장 의사결정과 행동 선택
증거 누적 모델의 직관
속도와 정확도의 절충
불확실성 하의 선택 규칙
베이지안 추론의 기본 틀
보상 구조와 위험 선호
충동성과 억제의 계산적 관점

10장 뇌 전역 계산과 제약
에너지 비용과 효율성
시간 지연과 전도 속도의 한계
구조적 연결성과 기능적 연결성
다중 시간 척도와 계층 조절
안정성과 가변성의 공존
모델 간 비교와 설명력의 기준