[계산신경과학] 0. 공부하는 이유 및 목차 분석

교재 정보 : The Cambridge Handbook of Computational Cognitive Sciences
https://www.cambridge.org/core/books/cambridge-handbook-of-computational-cognitive-sciences/2713AC0C8AC0B0F2B9E97DB010813883

The Cambridge Handbook of Computational Cognitive Sciences

 
평소 나는 Semantic Memory의 Computational Model에 대해 관심이 많았다. 그리고 이를 공부 할 수 있는 자료를 찾아왔다. 그 과정중에 'computational model of episodic memory' 라는 검색어로 검색을 하게 되었고 이 책을 찾게 되었다. 따라서 Semantic Memory와 Episodic Memory의 모델링에 대해 중심적으로 볼 생각이며 이들에 관해서 reference paper 까지 보아 사람의 기억이 어떤 과정으로 processing 되며 어떻게 모델링 할 수 있는지 이해하는 것, 그리고 추가적으로 관련된 연구를 할 수 있는 연구실을 찾고 관련된 인사이트를 찾아 스스로 신경과학적 사실에 부합하는 모델링을 하는 것이 이를 공부하는 목적이다. 그러므로 공부를 할 때 핵심적인 이론들의 특징에 대해 자세히 기록하고 동시에 중요한 레퍼런스를 정확하게 기록하는 것, 그리고 연구 할 것이 생각 났을 때는 구체적으로 적어보는 것을 이번 학습의 특징으로 삼을 것이다.
 
책이 두껍기 때문에 목차를 먼저 분석하는 것이 타당할 것이다. 그럼 위와 같은 목적을 성취하기 위해 목차를 분석해보자. 목차를 보니 파트2, 파트3는 모두 봐야 할 것으로 확인되었다. 파트4도 재미있을 것 같다. 하지만 내용이 너무 방대해 먼저 볼 부분을 순서로 결정하는 것이 좋을 듯 하다. 그 순서는 아래와 같다.
 
[ 공부 방법 : 우선 아래 챕터의 Introduction과 모델의 종류를 공부한다. 이후 관심있는 부분을 추가 공부한다. ]
11. Computational Models of Categorization
12. Computational Cognitive Neuroscience Models of Categorization
18. Computational Models of Episodic Memory
19. Computational Neuroscience Models of Working Memory
21. Computational Models of Animal and Human Associative Learning
23. Computational Models of Developmental Psychology
24. Computational Models in Personality and Social Psychology
[ 이 후 기본이 되는 Part2를 같은 방식으로 공부하면 될 것이다. ]
 
공부할 것이 많다. 차근 차근 즐겁게 공부하도록 하자.