이미지 검색을 사용해 보세요
검색창 이전화면 이전화면
최근 검색어
인기 검색어

소득공제
뇌의 수리적 원리
인지를 이해하는 이론신경과학
베스트
뇌과학 top100 4주
가격
85,000
10 76,500
YES포인트?
4,250원 (5%)
5만원 이상 구매 시 2천원 추가 적립
결제혜택
카드/간편결제 혜택을 확인하세요

이미 소장하고 있다면 판매해 보세요.

  •  국내배송만 가능
  •  문화비소득공제 가능

책소개

목차

뇌의 수리적 원리 — 목차
지은이 서문
제 1 부
1장 인지하는 뇌의 이해 (Understanding the Cognitive Brain)
1.1 서론
1.2 인식론에 대하여
1.3 마음-뇌 사회
1.4 교차 수준 기계론
1.5 책의 구성
2장 뉴런과 시냅스 (Neurons and Synapses)
2.1 서론
2.2 적분-발화 뉴런
2.3 전도도 기반 단일 뉴런 모델
2.4 시간 의존적 뉴런 발화 패턴
2.5 버스트 발화
2.6 단일 시냅스 모델
2.7 단기 시냅스가소성
2.8 요약
3장 신경망 (Neural Networks)
3.1 서론
3.2 발화 뉴런의 네트워크 동역학
3.3 집단 발화율 모델
3.4 신경 회로의 동기화된 진동
3.5 정보 표현에 대한 네트워크 모델
3.6 시공간적 동역학을 이용한 계산
3.7 리저버 컴퓨팅
3.8 요약
4장 가소성, 학습과 기억 (Plasticity, Learning and Memory)
4.1 서론
4.2 지도 학습
4.3 강화 학습
4.4 비지도 학습
4.5 기억의 저장 용량과 회상
4.6 기억 공고화
4.7 요약
제 2 부
5장 작업기억 (Working Memory)
5.1 서론
5.2 작업기억의 신경 표상
5.3 작업기억의 어트랙터네트워크 모델
5.4 공간 작업기억을 위한 연속 어트랙터모델
5.5 선형 어트랙터: 매개변수 작업기억
5.6 뉴런 되먹임 활성의 음양
5.7 제한된 작업기억 용량
5.8 기억 표상의 동적 특성
5.9 요약
6장 의사결정 (Decision Making)
6.1 서론
6.2 수학적 의사결정 모형
6.3 의사결정의 신경 회로 메커니즘
6.4 의사결정 과정의 종결 규칙
6.5 다중 대안 의사결정
6.6 다양한 유형의 지각적 의사결정
6.7 확신과 의견 변경
6.8 인지형 신경회로의 이중성
6.9 요약
7장 가치 기반 경제적 선택 (Value-Based Economic Choice)
7.1 서론
7.2 신경경제학과 먹이 찾기 이론
7.3 가치 기반 선택의 신경회로 메커니즘
7.4 가치 평가
7.5 확률적 추론
7.6 사회적 의사결정
7.7 요약
8장 집행 기능 (Executive Function)
8.1 서론
8.2 반응 억제
8.3 타이밍
8.4 선택적 주의
8.5 과제 전환
8.6 행동적 유연성과 혼합 선택성
8.7 요약
제 3 부
9장 대규모 다영역 뇌 시스템 (Large-Scale Multi-Regional Brain)
9.1 서론
9.2 대뇌피질 전체 연결망
9.3 위계에 따른 거시적 구배
9.4 시간척도의 계층 구조
9.5 기능적 연결성 및 영역 간 통신
9.6 분산 작업기억
9.7 분산 의사결정
9.8 요약
10장 계산 정신의학 (Computational Psychiatry)
10.1 서론
10.2 정신질환 분류 대 차원적 정신의학
10.3 행동 장애의 강화학습 모델
10.4 실행 통제의 결손
10.5 인지 결손에 대한 신경 회로 모델
10.6 다영역 뇌 시스템에서의 결손
10.7 빅데이터와 모델 기반 진단
10.8 요약
11장 생물지능과 인공지능 (Biological and Artificial Intelligence)
11.1 서론
11.2 심층 순방향 신경망
11.3 인지형 순환 신경망
11.4 추상화
11.5 학습을 위한 학습
11.6 추리와 유동적 지능
11.7 요약
12장 인지 신경회로 이론의 통합과 전망 (Looking Back and Ahead)
12.1 행동과 인지의 구성 요소
12.2 주요 이론적 정리
12.3 관점의 전환
12.4 덜 탐색된 영역들
부록
참고문헌
찾아보기

저자 소개 6

샤오징 왕

관심작가 알림신청
 

Xiao-Jing Wang

뉴욕 대학교(New York University) 신경과학 분야 저명 글로벌 교수이며, 쿠란트 수학과학 연구소(Courant Institute of Mathematical Sciences)와 물리학과(Department of Physics)에도 소속되어 있다. 뉴욕 대학교 부임 전에는 예일 대학교(Yale University) 교수였다. 구겐하임 펠로십(Guggenheim Fellowship), 이론 및 계산 신경과학 분야의 슈바르츠 상(Swartz Prize for Theoretical and Computational Neuroscience), 인지 신경과학 분야의 골드만-라키
뉴욕 대학교(New York University) 신경과학 분야 저명 글로벌 교수이며, 쿠란트 수학과학 연구소(Courant Institute of Mathematical Sciences)와 물리학과(Department of Physics)에도 소속되어 있다. 뉴욕 대학교 부임 전에는 예일 대학교(Yale University) 교수였다. 구겐하임 펠로십(Guggenheim Fellowship), 이론 및 계산 신경과학 분야의 슈바르츠 상(Swartz Prize for Theoretical and Computational Neuroscience), 인지 신경과학 분야의 골드만-라키치 상(Goldman-Rakic Prize)을 수상했다.
단국대학교 AI융합연구원 인간중심AI연구센터 센터장, 인공지능학과 학과장. 고려대학교 생명과학부 학사, KAIST 바이오및뇌공학 석·박사, New York University Center for Neural Science 박사후연구원. 인지과학, 계산신경과학, 강화학습 기반 인간행동 모델링을 연구하고 있다.
성균관대학교 뇌과학/뇌공학과 조교수. 한양대학교 생명과학 학사, KAIST 신경생물학 석·박사, Duke University 박사후연구원. 시스템 신경과학, 신경 집단 역학, 운동기억, 지속학습을 연구하고 있다.
한국과학기술연구원 선임연구원. KAIST 바이오및뇌공학 학·석·박사, Brown University 박사후연구원. 시각정보 처리, 신경망 발달, 계산신경과학을 연구하고 있다.
한국뇌연구원(KBRI) 인지과학연구그룹 선임연구원. KAIST 바이오및뇌공학 학·석사, 뇌인지공학 프로그램 박사, KAIST 및 New York University Center for Neural Science 박사후연구원. 안구운동, 인지적 의사결정, 다종간 공통 뇌신경회로의 특성을 연구하고 있다.
한국과학기술연구원 책임연구원, 과학기술연합대학원 AI-Robotics 교수. POSTECH 및 서울대학교 물리학 학·석사, UIUC 생물리학 및 계산생물학 박사. 신경동역학, 뇌정보처리, 군집뇌과학을 연구하고 있다.

최지현의 다른 상품

관련 분류

품목정보

발행일
2026년 07월 07일
쪽수, 무게, 크기
672쪽 | 210*280*35mm
ISBN13
9791198805317

출판사 리뷰

출판사 서평
시냅스에서 인지, 정신의학, 인공지능까지 — 뇌의 모든 층위를 하나의 언어로 통합하다
『뇌의 수리적 원리』는 세계 최정상 이론신경과학자 샤오징 왕(Xiao-Jing Wang, 뉴욕 대학교)이 쓴 Theoretical Neuroscience: Understanding Cognition(CRC Press, 2025)의 한국어판이다. 저자는 30여 년에 걸친 강의와 연구를 바탕으로, 인지를 중심에 두고 시스템·이론·계산 신경과학을 여러 수준에서 종합한다. "우주는 수학의 언어로 쓰여 있다"는 갈릴레오의 말처럼, 풍부한 피드백 회로에서 창발하는 인지와 지능은 직관만으로 이해하기 어렵다. 이 책은 신경 회로를 동역학적 시스템(dynamical system)으로 바라보는 관점을 일관되게 견지하며, 뉴런과 시냅스의 생물물리학에서 출발해 작업기억·의사결정·집행 기능 같은 고차 인지, 나아가 대규모 뇌 모델과 계산정신의학, 인공지능과의 접점에 이르는 통합적 여정을 제시한다.

책의 구성
제1부는 뉴런·시냅스·신경망·시냅스가소성 등 계산신경과학의 기본 개념과 수학적 모델을 다룬다. 제2부는 인지의 핵심 구성 요소인 작업기억, 의사결정, 가치 기반 경제적 선택, 집행 기능을 순환신경망(RNN)과 어트랙터 모델을 통해 엄밀하면서도 직관적으로 설명한다. 제3부는 대규모 다영역 뇌 시스템, 계산정신의학, 생물지능과 인공지능이라는 최전선 주제로 나아간다. 한 학기 강의에서는 제1·2부를 교재로, 제3부를 심화 주제로 활용할 수 있으며, 열두 개 기본 모델의 파이썬 코드와 연습 문제가 함께 제공된다.

추천의 말
“이론적 방법을 고등 인지 기능에 적용하는 그의 통찰은 사고에 대해 생각하는 모든 이들에게 소중한 자산이 될 것이다.” — 래리 애벗(Larry Abbott, 컬럼비아대학교)

“방대한 지식을 아름답게 담고 있는 이 책은 학생들에게는 바이블이자, 교양 있는 과학자들에게는 장대한 파노라마가 될 것이다.” — 장피에르 샹죄(Jean-Pierre Changeux, 파스퇴르 연구소)

“엄밀함과 직관이 조화를 이루는 방식으로 이론과 모델링의 기초를 설명한다. 실험학자와 이론학자 모두에게 영감을 줄 것이다.” — 앤 처칠랜드(Anne Churchland, UCLA)

“현대 신경과학을 공부하는 모든 학생에게 필독서이다.” — 로버트 데시몬(Robert Desimone, MIT 맥거번 뇌연구소장)

이 밖에도 스타니슬라스 드앤, 브렌트 도이론, 존 던컨, 앤 그레이비엘, 존 크리스탈, 이브 마더, 윌리엄 뉴섬, 푸밍 포, 매튜 러시워스, 도리스 차오 등 세계 석학들이 필독서로 추천했다.

이런 분께 권합니다
계산·이론신경과학과 시스템 신경과학을 체계적으로 공부하려는 대학원생과 연구자, 인지신경과학·뇌공학 전공자, 그리고 뇌의 계산 원리와 인공지능의 접점에 관심 있는 AI 연구자에게 폭넓게 권한다.

리뷰/한줄평0

리뷰

첫번째 리뷰어가 되어주세요.

한줄평

첫번째 한줄평을 남겨주세요.

76,500
1 76,500