Apprendimento automatico per le neuroscienze: Un approccio sistematico

Titolo originale:

Machine Learning for Neuroscience: A Systematic Approach

Contenuto del libro:

Questo libro affronta la crescente necessità di apprendimento automatico e data mining nelle neuroscienze. Il libro offre una panoramica di base sulle neuroscienze, sull'apprendimento automatico e sulla matematica e la programmazione necessarie per sviluppare modelli di lavoro affidabili.

Il materiale è presentato in modo facile da seguire ed è completo di codice di apprendimento automatico perfettamente funzionante. Machine Learning for Neuroscience: A Systematic Approach, affronta le esigenze dei ricercatori e dei professionisti delle neuroscienze che hanno una formazione molto limitata in materia di apprendimento automatico. La prima sezione del libro fornisce una panoramica degli argomenti necessari per addentrarsi nell'apprendimento automatico, tra cui l'algebra lineare di base e la programmazione in Python.

La seconda sezione fornisce una panoramica delle neuroscienze ed è rivolta ai lettori orientati all'informatica. La sezione copre la neuroanatomia e la fisiologia, le neuroscienze cellulari, i disturbi neurologici e le neuroscienze computazionali.

La terza sezione del libro approfondisce le modalità di applicazione dell'apprendimento automatico e del data mining alle neuroscienze e fornisce una copertura delle reti neurali artificiali (RNA), del clustering e del rilevamento delle anomalie. Il libro contiene esempi di codice completamente funzionanti con codice di lavoro scaricabile.

Contiene anche compiti di laboratorio e quiz, che lo rendono adatto all'uso come libro di testo. Il pubblico principale è costituito da ricercatori di neuroscienze che hanno bisogno di approfondire l'apprendimento automatico, programmatori a cui sono stati assegnati progetti di apprendimento automatico legati alle neuroscienze e studenti che studiano i metodi delle neuroscienze computazionali.