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    뇌의 수리적 원리 - 인지를 이해하는 이론신경과학

    • 샤오징 왕 저
    • 김동재, 김재현, 장재선, 최우철, 최지현 역
    • 씨브레인북스
    • 2026년 07월 07일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791198805317
    쪽수627쪽
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    • 자연/과학 > 생물학
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    책 소개

    이 책은 인지를 중심에 두고 전개되는 시스템 및 이론·계산 신경과학 입문서다. 전체는 세 부분으로 구성된다. 제1부는 계산신경과학의 기본 개념과 수학적 모델, 최신 연구 주제를 다루고, 제2부는 인지의 핵심 구성 요소 — 작업기억(외부 입력 없이 정보를 '온라인'으로 유지·조작하는 능력), 의사결정(불확실성과 위험 조건에서의 선택), 행동 유연성(주의와 행동을 조절하는 메커니즘) — 을 탐구한다. 제3부는 최전선 연구에 초점을 맞추어 대규모 다중 영역 뇌 시스템 모델, 계산정신의학, 인공지능과의 상호작용을 다룬다. 저자는 신경 회로를 동역학적 시스템(dynamical system)으로 이해하는 관점을 강조하며, 유전자와 세포 유형에서부터 신경 집단과 행동에 이르기까지 여러 수준을 관통하는 작동 원리에 대한 통합적 이해를 제시한다. 21세기의 고도로 다학제적인 이 분야를 체계적으로 습득할 수 있는 기반을 제공하는 교재다.

    목차

    [목 차]

    뇌의 수리적 원리목차

    지은이 서문

    1

    1장 인지하는 뇌의 이해 (Understanding the Cognitive Brain)

    1.1 서론

    1.2 인식론에 대하여

    1.3 마음-뇌 사회

    1.4 교차 수준 기계론

    1.5 책의 구성

    2장 뉴런과 시냅스 (Neurons and Synapses)

    2.1 서론

    2.2 적분-발화 뉴런

    2.3 전도도 기반 단일 뉴런 모델

    2.4 시간 의존적 뉴런 발화 패턴

    2.5 버스트 발화

    2.6 단일 시냅스 모델

    2.7 단기 시냅스가소성

    2.8 요약

    3장 신경망 (Neural Networks)

    3.1 서론

    3.2 발화 뉴런의 네트워크 동역학

    3.3 집단 발화율 모델

    3.4 신경 회로의 동기화된 진동

    3.5 정보 표현에 대한 네트워크 모델

    3.6 시공간적 동역학을 이용한 계산

    3.7 리저버 컴퓨팅

    3.8 요약

    4장 가소성, 학습과 기억 (Plasticity, Learning and Memory)

    4.1 서론

    4.2 지도 학습

    4.3 강화 학습

    4.4 비지도 학습

    4.5 기억의 저장 용량과 회상

    4.6 기억 공고화

    4.7 요약

    2

    5장 작업기억 (Working Memory)

    5.1 서론

    5.2 작업기억의 신경 표상

    5.3 작업기억의 어트랙터네트워크 모델

    5.4 공간 작업기억을 위한 연속 어트랙터모델

    5.5 선형 어트랙터: 매개변수 작업기억

    5.6 뉴런 되먹임 활성의 음양

    5.7 제한된 작업기억 용량

    5.8 기억 표상의 동적 특성

    5.9 요약

    6장 의사결정 (Decision Making)

    6.1 서론

    6.2 수학적 의사결정 모형

    6.3 의사결정의 신경 회로 메커니즘

    6.4 의사결정 과정의 종결 규칙

    6.5 다중 대안 의사결정

    6.6 다양한 유형의 지각적 의사결정

    6.7 확신과 의견 변경

    6.8 인지형 신경회로의 이중성

    6.9 요약

    7장 가치 기반 경제적 선택 (Value-Based Economic Choice)

    7.1 서론

    7.2 신경경제학과 먹이 찾기 이론

    7.3 가치 기반 선택의 신경회로 메커니즘

    7.4 가치 평가

    7.5 확률적 추론

    7.6 사회적 의사결정

    7.7 요약

    8장 집행 기능 (Executive Function)

    8.1 서론

    8.2 반응 억제

    8.3 타이밍

    8.4 선택적 주의

    8.5 과제 전환

    8.6 행동적 유연성과 혼합 선택성

    8.7 요약

    3

    9장 대규모 다영역 뇌 시스템 (Large-Scale Multi-Regional Brain)

    9.1 서론

    9.2 대뇌피질 전체 연결망

    9.3 위계에 따른 거시적 구배

    9.4 시간척도의 계층 구조

    9.5 기능적 연결성 및 영역 간 통신

    9.6 분산 작업기억

    9.7 분산 의사결정

    9.8 요약

    10장 계산 정신의학 (Computational Psychiatry)

    10.1 서론

    10.2 정신질환 분류 대 차원적 정신의학

    10.3 행동 장애의 강화학습 모델

    10.4 실행 통제의 결손

    10.5 인지 결손에 대한 신경 회로 모델

    10.6 다영역 뇌 시스템에서의 결손

    10.7 빅데이터와 모델 기반 진단

    10.8 요약

    11장 생물지능과 인공지능 (Biological and Artificial Intelligence)

    11.1 서론

    11.2 심층 순방향 신경망

    11.3 인지형 순환 신경망

    11.4 추상화

    11.5 학습을 위한 학습

    11.6 추리와 유동적 지능

    11.7 요약

    12장 인지 신경회로 이론의 통합과 전망 (Looking Back and Ahead)

    12.1 행동과 인지의 구성 요소

    12.2 주요 이론적 정리

    12.3 관점의 전환

    12.4 덜 탐색된 영역들

    부록

    참고문헌

    찾아보기

     

    추천사

    추천의 말

    “이론적 방법을 고등 인지 기능에 적용하는 그의 통찰은 사고에 대해 생각하는 모든 이들에게 소중한 자산이 될 것이다.” — 래리 애벗(Larry Abbott, 컬럼비아대학교)

    “방대한 지식을 아름답게 담고 있는 이 책은 학생들에게는 바이블이자, 교양 있는 과학자들에게는 장대한 파노라마가 될 것이다.” — 장피에르 샹죄(Jean-Pierre Changeux, 파스퇴르 연구소)

    “엄밀함과 직관이 조화를 이루는 방식으로 이론과 모델링의 기초를 설명한다. 실험학자와 이론학자 모두에게 영감을 줄 것이다.” — 앤 처칠랜드(Anne Churchland, UCLA)

    “현대 신경과학을 공부하는 모든 학생에게 필독서이다.” — 로버트 데시몬(Robert Desimone, MIT 맥거번 뇌연구소장)

    이 밖에도 스타니슬라스 드앤, 브렌트 도이론, 존 던컨, 앤 그레이비엘, 존 크리스탈, 이브 마더, 윌리엄 뉴섬, 푸밍 포, 매튜 러시워스, 도리스 차오 등 세계 석학들이 필독서로 추천했다.

    출판사 서평

    출판사 서평
    시냅스에서 인지, 정신의학, 인공지능까지 — 뇌의 모든 층위를 하나의 언어로 통합하다
    『뇌의 수리적 원리』는 세계 최정상 이론신경과학자 샤오징 왕(Xiao-Jing Wang, 뉴욕 대학교)이 쓴 Theoretical Neuroscience: Understanding Cognition(CRC Press, 2025)의 한국어판이다. 저자는 30여 년에 걸친 강의와 연구를 바탕으로, 인지를 중심에 두고 시스템·이론·계산 신경과학을 여러 수준에서 종합한다. "우주는 수학의 언어로 쓰여 있다"는 갈릴레오의 말처럼, 풍부한 피드백 회로에서 창발하는 인지와 지능은 직관만으로 이해하기 어렵다. 이 책은 신경 회로를 동역학적 시스템(dynamical system)으로 바라보는 관점을 일관되게 견지하며, 뉴런과 시냅스의 생물물리학에서 출발해 작업기억·의사결정·집행 기능 같은 고차 인지, 나아가 대규모 뇌 모델과 계산정신의학, 인공지능과의 접점에 이르는 통합적 여정을 제시한다.

    책의 구성
    제1부는 뉴런·시냅스·신경망·시냅스가소성 등 계산신경과학의 기본 개념과 수학적 모델을 다룬다. 제2부는 인지의 핵심 구성 요소인 작업기억, 의사결정, 가치 기반 경제적 선택, 집행 기능을 순환신경망(RNN)과 어트랙터 모델을 통해 엄밀하면서도 직관적으로 설명한다. 제3부는 대규모 다영역 뇌 시스템, 계산정신의학, 생물지능과 인공지능이라는 최전선 주제로 나아간다. 한 학기 강의에서는 제1·2부를 교재로, 제3부를 심화 주제로 활용할 수 있으며, 열두 개 기본 모델의 파이썬 코드와 연습 문제가 함께 제공된다.

    이런 분께 권합니다
    계산·이론신경과학과 시스템 신경과학을 체계적으로 공부하려는 대학원생과 연구자, 인지신경과학·뇌공학 전공자, 그리고 뇌의 계산 원리와 인공지능의 접점에 관심 있는 AI 연구자에게 폭넓게 권한다.

    저자 소개
    저자 : 샤오징 왕

    뉴욕 대학교(New York University) 신경과학 분야 저명 글로벌 교수이며, 쿠란트 수학과학 연구소(Courant Institute of Mathematical Sciences)와 물리학과(Department of Physics)에도 소속되어 있다. 뉴욕 대학교 부임 전에는 예일 대학교(Yale University) 교수였다. 구겐하임 펠로십(Guggenheim Fellowship), 이론 및 계산 신경과학 분야의 슈바르츠 상(Swartz Prize for Theoretical and Computational Neuroscience), 인지 신경과학 분야의 골드만-라키치 상(Goldman-Rakic Prize)을 수상했다.

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