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初学者入门可以看神经科学的百科,好的百科可以勾勒出神经科学全貌,而且更重要的是激发兴趣,而不是劝退。不过能做到这一点的百科屈指可数,这里本人强烈推荐DK百科!这是我见过的可视化做得最好的系列科普书!而且内容的丰富性和新颖性不亚于神经科学的教材。
《DK百科:人脑之书》
简介:《DK百科:人脑之书》,英文名The Human Brain Book: An Illustrated Guide to its Structure, Function, and Disorders。,于2019年出版。可视化做得最好的科普书,强烈推荐!
链接:英文版,中文版(暂无)
《DK百科 :大脑如何工作》
简介:《DK百科 :大脑如何工作》,英文名How the Brain Works: The Facts Visually Explained ,由Rita Carter等人合著,于2020年出版。可视化做得最好的科普书,强烈推荐!
链接:英文版,中文版(暂无)
更多神经科学科普书籍,可以参考:
百科虽好,但更多的是展示知识本身,而缺乏知识的来源和论证过程。所以更进一步的学习还是要看教材,好的教材能给出清晰的概念和论证,让人不止知其然,还知其所以然。神经科学中常见的教材有一下几本,各有优缺点,入门首选《神经科学:探索脑》。
简介:《神经科学原理》,英文名 Principles of Neural Science,由2000年诺贝尔生理学与医学奖得主埃里克·坎德尔(Eric Kandel)等合著。本书第一版于1981年出版,她常作为大学神经科学专业的研究生教材,可能是最有影响力的神经科学教科书。其内容涵盖神经科学几乎所有领域,被誉为“神经科学圣经”。但由于内容庞杂,而且语言比较严肃,可能不适合初学者。
链接:英文版(第六版),中文版(暂无)
ps:《神经科学原理》的页数从第一版的468页扩展到第五版的2000多页,终于在第六版有所缩减。根据Matteo Carandini的预测,到2058年将会趋于0(手动狗头)
简介:《从神经元到脑》,英文名From Neuron to Brain,由 A. Robert Martin等人合著。
简介:《神经科学:探索脑》,英文名Neuroscience – Exploring the Brain,由Mark F. Bear、Barry W. Connors和Michael A. Paradiso合著,目前只有第二版的中文版。这是一本因其对学生友好而广受好评的本科教科书,语言通俗生动,插图赏心悦目。书中由顶尖研究人员撰写的“发现之路”再现了当时的重大发现历程,让初学者了解科学发现是怎么做出来的,另外书中的神经解剖学测试能让学生对自我知识掌握程度进行评估。总而言之,这是一本非常适合神经科学入门的教材!
简介:《神经科学》,英文名Neuroscience,由Dale Purves等人合著。
链接:英文版(第六版),中文版(暂无)
《神经科学:探索脑》
章末习题与答案:《探索脑》第3版章末习题与答案(缺第十章)
测试题与答案:第3版(在线版测试),第4版(PDF版测试)
UCSD
如果对认知过程更感兴趣,可以阅读下面三本《认知神经科学》之一:
简介:《认知神经科学:心智的生物学》,英文名Cognitive Neuroscience – The Biology of the Mind (4th ed.),由“认知神经科学之父”Michael Gazzaniga等人合著。跟其他神经科学教材偏重生物学介绍不同,本书更偏重于认知功能(包括注意、决策、认知控制、语言、意识、社会认知等)的阐述。本书语言生动活泼,图文并茂,内容新颖,是认知神经科学或认知心理学初学者的绝佳入门教材。
简介:《认知神经科学》,英文名 The Cognitive Neurosciences(第二版书名为The New Cognitive Neurosciences),由Michael Gazzaniga等人合著。
简介:《认知神经科学》,英文名Cognitive Neuroscience(第三版和第四版),第一版书名为 Neuropsychology: The neural bases of mental function,第二版为Cognitive Neuroscience and Neuropsychology,它由Marie T. Banich和Rebecca J. Compton合著。
简介:《理论神经科学》,英文全称Theoretical Neuroscience: Computational and Mathematical Modeling of Neural Systems,它由著名计算神经科学家Peter Dayan和Larry F. Abbott合著。这是一本被大学广泛使用的计算神经科学教材,主要介绍如何用数学的方法描述神经系统的特性并解释其功能。这本书分为三部分:第一部分介绍神经元如何编码刺激,以及如何反过来从神经元活动中解码出这些信息,并进一步从信息论的角度进行论述。第二部分介绍了基于生物物理学的神经元和神经网络的模型(如Hodgkin-Huxley模型等)。第三部分介绍神经系统的学习,包括可塑性、强化学习和表征学习。但由于本书年代久远,对认知的计算模型的介绍较为欠缺。
简介:《神经动力学》,英文全称 Neuronal Dynamics: From single neurons to networks and models of cognition,由Wulfram Gerstner(洛桑联邦理工学院教授,也是《脉冲神经元模型》的作者之一,同时在edX中开设《神经动力学》课程), Werner M. Kistler, Richard Naud 和Liam Paninski合著。本书与《脉冲神经元模型》类似,介绍了神经元模型、突触模型、神经网络模型以及它们的动力学分析;但不同的是,本书最后一部分还介绍了神经网络模型在认知(包括决策、记忆、知觉、学习等)的应用。更重要的是,这本书有在线版可供阅读,链接见下面。
简介:《通过计算神经科学从神经元到认知》,英文名From Neuron to Cognition via Computational Neuroscience,它由Michael A. Arbib 与 James J. Bonaiuto编辑,而各章由相应领域的专家撰写。本书集中介绍感知觉(主要是视觉)、运动、学习和语言的计算模型。
更多计算神经科学的书籍可以参考:
注:获取方式可参考 NeuroMoment – 科研工具 – 电子书下载
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GMT+8, 2024-12-29 07:51
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