CompModCogPsy
  • 全书介绍和写作计划
  • 第一章 计算认知科学导论
    • 前言
    • 1.1 交叉学科三角
    • 1.2 认知科学的特点
    • 1.3 认知科学的发展历史
    • 1.4 我们为什么需要计算认知
      • 1.4.1 认知科学的基础假设:信息处理理论
      • 1.4.2 挑战与“诞生”
      • 1.4.3 计算认知的必要性
  • 第二章 计算模型基础
    • 2.1 什么是计算模型?
    • 2.2 模型选择
    • 2.3 模型拟合
    • 2.4 模型准确度
    • 2.5 模型可信度
  • 第三章 概率推断和贝叶斯理论
    • 3.1 概率基础
    • 3.2 概率推断
      • 3.2.1 似然函数
      • 3.2.2 最大似然估计
    • 3.3 贝叶斯理论
    • 3.4 拓展阅读:p值
    • 3.5 编程练习-最大似然估计
  • 第四章 心理物理学和信号检测论
    • 心理物理学基础
    • 心理物理曲线
      • 几种常见的心理物理曲线
      • 拟合心理物理曲线
    • 信号检测论
      • dprime
      • 决策标准
      • receiver operating curve (ROC)曲线和area under curve (AUC)
      • dprime和AUC的关系
      • 2AFC的应用
      • Page
    • 展望
  • 第五章 近似推断
    • 马尔科夫链蒙特卡洛采样
      • Metropolis-Hasting算法
    • 变分推断
    • 展望
  • 第六章 知觉决策
    • 模拟一个简单知觉决策
    • 模拟决策和反应时
    • 权衡反应时和正确率
    • 6.4 经典漂移扩散模型
    • 漂移扩散模型的应用
      • 基于价值的决策
      • 精神疾病的应用
      • 社会认知
    • 展望
  • 第七章 价值决策
    • 人类决策基础
    • 前景理论
    • 风险决策
    • 展望
  • 第八章 强化学习
    • 机器学习强化学习基础
      • 动态规划
      • 时间差分学习
      • 基于模型和无模型强化学习
    • 心理学的强化学习
    • 强化学习的交叉关系
    • 强化学习模型和参数估计
    • Rescorlar-wagner模型
    • 二阶段任务
    • 展望
  • 第九章 社会决策和社会学习
    • 社会决策
    • 社会学习
    • 展望
  • 第十章 神经网络
    • 神经网络和心理学引言
    • 神经网络基础
      • 多层感知机
      • 卷积神经网络
      • 循环神经网络
    • 神经网络和人脑加工的关系
      • 感知觉的编解码
      • 工作记忆
      • 长时记忆
      • 学习和决策
    • 展望
由 GitBook 提供支持
在本页
  • Acknowledgment
  • 写在前面的话
  • 书名
  • 目标
  • 教学材料
  • 作者列表
  • 写作形式
  • 写作计划

全书介绍和写作计划

Acknowledgment

  • 感谢教育部高等学校心理学类专业教学指导委员会教育教学改革项目的支持

  • Our project is supported by the GitBook's free community plan. We deeply appreciate GitBook's help.

写在前面的话

“天下心理学学生苦计算建模久矣”,这是我回国工作后和各个学校各个层次心理学学生交流的共识。我自己是根正苗红的心理学学生,本科读心理学,但在博士博后求学过程中对计算认知和计算神经科学产生了强烈的兴趣,参加了线上线下多个课程的学习,也自学了大量的内容,学习过程中也经历了不少的困苦和波折。从计算的视角研究认知心理学的问题,给我最大的收获是科学理性对人类复杂认知过程的优美解释,以及每次我顿悟获得一点点新知识的愉悦感。但是每当收获一定新知识的时候,我也同时产生强烈的不满情绪—“如果我是老师,我绝对不会以这种方式教心理学的学生”。心理学学生有其内在的思维习惯和行为方式。我深深的感觉到当前的教学方式只针对计算机等专业的学生,缺乏针对心理学计算建模有效的教学资料,正因为我对心理学传统课程和当前计算机教学的强烈不满,才有完成这样一本教科书的冲动。

by 张洳源 20240516

书名

《认知行为计算原理》

目标

本书主要针对国内心理学本科/硕士/博士学生,目标成为心理学科本科或者研究生相关课程的教科书。本书希望介绍计算认知科学和认知神经科学中常用的计算建模思想和方法,本书内容也希望帮助到计算机等工科希望从事交叉科学研究学生,以及精神病学、神经科学和基础医学的学生。

教学材料

本书基于张洳源过去几年在上海交通大学和华东师范大学的教学实践,主要基于以下两门课程

    • 2023年春季学期上海交通大学全校全门类1619门课中学生教学评价排名第1

作者列表

主要负责人:张洳源,上海交通大学心理学院

学术委员会:胡传鹏(南京师范大学),胡啸(北京师范大学),胡扬(华东师范大学),胡捷(华东师范大学

写作形式

本书采取众筹的形式,每一个章节指定一名章节负责人,可以是老师或者学生。并且每一个章节招募1-3名学生志愿作者。由志愿学生撰写主要内容,章节负责人润色和审核。

  • 第一章: 高雨燕(负责人),王晓霞,葛威

  • 第二章: 施稚霖(负责人),陆新泉,谭启瑶 (暑假优先启动)

  • 第三章: 林也(负责人),吴国伟,陈怀雪 (暑假优先启动)

  • 第四章: 胡啸(负责人),郑玮琦,邹季言,徐心怡

  • 第五章: 游毓琦(负责人), 申雨菡,谭敬斌 (暑假优先启动)

  • 第六章: 胡传鹏(负责人), 孙宇鸿,苏瑞,方圆,夏澍恺 (暑假优先启动)

  • 第七章: 胡捷(负责人),许扬,林俊菲,郭鸣谦,李仁晖(确定)

  • 第八章: 王滢洁(负责人), 程练, 赵洒洒,李凌宇(暑假优先启动)

  • 第九章: 胡杨(负责人), 钟欣彤,邓广智,张融

  • 第十章: 黄尚晶(负责人), 陈率, 雷晓璇(确定),路子童(确定)

另招募1-2名具有美术设计功底,会photoshop,illustrator等工具的人员

  • 温秀娟

写作计划

  • 第一阶段 (2024年5月底-2024年7月底)

    • 招募章节负责人和并定下来本书每个章节的具体内容

    • 招募每个章节的学生志愿作者

    • 章节负责人分别辅导学生志愿者,教授所撰写的章节内容,并且保留教学视频供其他人员学习。

    • 书籍在线公开接受公众对大纲的建议

  • 第二阶段(2024年8月初-2024年12月底):

    • 主要负责人、章节负责人和学生志愿者一起完成书的初稿

    • 书籍撰写阶段在线暂时闭源

  • 第三阶段(2024年1月初-2025年5月底)

    • 主要负责人和学生志愿者一起继续完善书稿的各种细节

    • 书籍在线重新公开接受意见

最后更新于10个月前

《计算认知与人工智能》,上海交通大学,心理学,研究生选修课,

《数学建模》,华东师范大学,心理学,本科生专业选修课,

课程链接
课程链接