Bayesian Models of Cognition : Reverse Engineering the Mind
Lingua: inglese
Editore: MIT Press Ltd Nov 2024, 2024
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Neuware - The definitive introduction to Bayesian cognitive science, written by pioneers of the field.How does human intelligence work, in engineering terms How do our minds get so much from so little Bayesian models of cognition provide a powerful framework for answering these questions by reverse-engineering the mind. This textbook offers an authoritative introduction to Bayesian cognitive science and a unifying theoretical perspective on how the mind works. Part I provides an introduction to the key mathematical ideas and illustrations with examples from the psychological literature, including detailed derivations of specific models and references that can be used to learn more about the underlying principles. Part II details more advanced topics and their applications before engaging with critiques of the reverse-engineering approach. Written by experts at the forefront of new research, this comprehensive text brings the fields of cognitive science and artificial intelligence back together and establishes a firmly grounded mathematical and computational foundation for the understanding of human intelligence. - The only textbook comprehensively introducing the Bayesian approach to cognition- Written by pioneers in the field- Offers cutting-edge coverage of Bayesian cognitive science's research frontiers - Suitable for advanced undergraduate and graduate students and researchers across the sciences with an interest in the mind, brain, and intelligence - Features short tutorials and case studies of specific Bayesian models.…
Codice articolo 9780262049412
- Titolo
- Bayesian Models of Cognition : Reverse Engineering the Mind
- Autore
- Thomas L. Griffiths
- Editore
- MIT Press Ltd Nov 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0262049414
- ISBN 13
- 9780262049412
- Peso dell'articolo
- 1440 grammi
- Dimensioni
- 261x213x40 mm
How does human intelligence work, in engineering terms? How do our minds get so much from so little? Bayesian models of cognition provide a powerful framework for answering these questions by reverse-engineering the mind. This textbook offers an authoritative introduction to Bayesian cognitive science and a unifying theoretical perspective on how the mind works. Part I provides an introduction to the key mathematical ideas and illustrations with examples from the psychological literature, including detailed derivations of specific models and references that can be used to learn more about the underlying principles. Part II details more advanced topics and their applications before engaging with critiques of the reverse-engineering approach. Written by experts at the forefront of new research, this comprehensive text brings the fields of cognitive science and artificial intelligence back together and establishes a firmly grounded mathematical and computational foundation for the understanding of human intelligence.
- The only textbook comprehensively introducing the Bayesian approach to cognition
- Written by pioneers in the field
- Offers cutting-edge coverage of Bayesian cognitive science's research frontiers
- Suitable for advanced undergraduate and graduate students and researchers across the sciences with an interest in the mind, brain, and intelligence
- Features short tutorials and case studies of specific Bayesian models
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Informazioni sull’autore
Nick Chater is Professor of Behavioural Science at Warwick Business School and author of The Mind Is Flat: The Remarkable Shallowness of the Improvising Brain, among many other books. He studies the cognitive and social foundations of rationality and language and is the recipient of four national awards for psychological research and, in 2023, the Cognitive Science Society’s David E. Rumelhart Prize for contributions to the foundation of cognition.
Joshua B. Tenenbaum is Professor of Computational Cognitive Science in the Department of Brain and Cognitive Sciences at MIT. He has received awards for research in mathematical and cognitive psychology from the American Psychological Association, the National Academy of Sciences, and the Society of Experimental Psychologists, and is a Macarthur Fellow.
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