Derzeit studiere ich Mathematik (2. Jahr) und ich glaube, ich interessiere mich ziemlich für Neurowissenschaften. Um dies zu "testen", habe ich Principles of Computational Modeling in Neuroscience gekauft und erwäge, Biophysics of Computation: Information Processing in Single Neurons zu erwerben, was ziemlich gut zu meinen Interessen passt, da ich einen Mittelweg einschlagen möchte: Learn about den biologischen Aufbau und die Funktionsweise neuronaler Zellen und damit Modelle ableiten und entwickeln können, die nicht nur eine spezielle Aufgabe erfüllen (wie die meisten Machine Learning, ... jetzt - ein Algorithmus zur Gesichtserkennung wird niemals seine eigene Funktionsweise in Frage stellen) , sondern ähneln eher unserem Gehirn.
Als Biophysics of Computation 1998 veröffentlicht wurde, wollte ich wissen, ob es immer noch eine gute Lektüre ist oder bereits als zu veraltet gilt?
Ich habe dieses Buch kurz durchgesehen, bin aber nie wirklich darauf eingegangen ... wenn ich einige andere vorschlagen könnte: Theoretical Neuroscience von Dayan und Abbott ist ein Standardtext in der Computational Neuroscience, aber wenn ich Ihre Frage richtig verstehe, könnten Sie Kevin mögen Murphys Machine Learning: A Probabilistic Perspective oder David MacKays Informationstheorie, Inferenz und Lernalgorithmen ein bisschen mehr. Trappenbergs Fundamentals of Computational Neuroscience ist auch einer meiner Favoriten, aber eher auf der Seite der Neurowissenschaften.
Memmen