XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcogsci
这是：Hohol，M。（2021）的证明版本。认知科学：一种跨学科的思维和认知方法。在B.Bro附，M。Jakubiec，
尽管对精神的计算代表性方法和感知和行动之间的认知态度受到了挑战（例如，参见Chemero，2009年），但它们是所谓认知科学早期阶段的特征（Henceforth，Cog-Sci）。cogsci通常被描述为跨学科企业，旨在了解思维的工作原理。在本章中，我将通过跟踪和追踪其历史来关注Cogsci的跨学科性。一开始，我将概述自1950年代至1980年代COGSCI黎明以来的各个学科的合作（这一时期通常称为Classic Cogsci）。十，我将仔细研究Cogsci跨学科的一些新面孔。将通过经典COGSCI中的计算机模拟和最近对认知隐喻的搜索进行计算机模拟的情况来说明。最后，我将描述与思维和认知跨学科研究有关的最近争议。
玛丽亚·托内瓦 –
程序委员会 程序主席：CogSci 2024 高级程序委员会成员：ACL 滚动评审（2023 年至今）、NeurIPS（2024 年至今）、ICML（2025 年至今）、CCN（2025 年至今）、CCN 技术程序委员会 (2022–2024) 程序委员会成员：ML：NeurIPS 2016-2023（2018 年前 30% 的审稿人）；ICML 2019-2023（2022 年前 10% 的审稿人）；AAAI 2020-2021、CoLLAs 2022、ICLR 2022-2024（2023 年重点审稿人）；NLP：ACL 2019-2021；NAACL 2019-2021；EMNLP 2020-2021； CoNLL 2020-2021；AACL-IJCNLP 2020；EACL 2021 期刊审稿人：TMLR、《自然人类行为》、《自然通讯》；《通讯生物学》；TICS、《ACM 通讯》、《计算神经科学前沿》
MSC认知学习技术 - 素海学。 ...
MSc in Cognitive Sciences, Learning, and Technology (CogSci & LT) 2 Program Outcomes 4 Program Specific Outcomes (PSOs) 4 Job Perspectives 4 INTRODUCTION TO COGNITIVE SCIENCES 6 PHILOSOPHY OF COGNITIVE SCIENCE AND MIND 9 COGNITIVE PSYCHOLOGY AND NEUROSCIENCE - PART 1 15 INTRODUCTION TO LEARNING AND INSTRUCTION 20 RESEARCH METHODOLOGY I: INTRODUCTION TO RESEARCH METHODS 23 NEUROPHYSIOLOGY AND LEARNING TECHNOLOGIES LABORATORY 26 MASTERY OVER MIND (MA OM) 27 Semester 2 29 INTERFACES FOR LEARNING 29 COGNITIVE ANTHROPOLOGY 32 SOFT CORE (Options) 39 RESEARCH METHODOLOGY II: ADVANCED QUANTITATIVE DATA ANALYSIS 40 RESEARCH PROJECT I 44 VEDANTA IN DAY-TO-DAY LIVE (22AVP103) 45 Semester 3 47 LIVE-IN-LABS 47 RESEARCH PROJECT II 49 SOFT CORE (Options) 50 SOFT CORE (Options) 51 ELECTIVE I & II 52 Semester 4 53 INTERNSHIP 53 RESEARCH PROJECT III 54组织会议/研讨会55选修III和IV 56专业57 I-用户体验（专业）57游戏设计57学习技术的需求60评估学习技术的有效性63
人工智能与人类交互舒适度研究
[1] Michael Ahn、Anthony Brohan、Noah Brown、Yevgen Chebotar、Omar Cortes、Byron David、Chelsea Finn、Keerthana Gopalakrishnan、Karol Hausman、Alex Herzog 等人。2022 年。尽我所能，不要照我说的做：为机器人可供性奠定语言基础。arXiv 预印本 arXiv:2204.01691 (2022)。[2] Chris Baker、Rebecca Saxe 和 Joshua Tenenbaum。2011 年。贝叶斯心智理论：建模联合信念-愿望归因。在认知科学学会年会论文集，第 33 卷。[3] Chris L Baker、Noah D Goodman 和 Joshua B Tenenbaum。2008 年。基于理论的社会目标推理。在认知科学学会第三十届年会论文集。 Citeseer，1447–1452。[4] Chris L Baker 和 Joshua B Tenenbaum。2014 年。使用贝叶斯心理理论对人类计划识别进行建模。计划、活动和意图识别：理论与实践 7 (2014)，177–204。[5] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2021 年。特征扩展奖励学习：重新思考人类输入。在 2021 年 ACM/IEEE 人机交互国际会议论文集上。216–224。[6] Andreea Bobu、Marius Wiggert、Claire Tomlin 和 Anca D Dragan。2022 年。通过学习特征在奖励学习中诱导结构。国际机器人研究杂志 (2022)，02783649221078031。[7] Mustafa Mert Çelikok、Tomi Peltola、Pedram Daee 和 Samuel Kaski。2019 年。具有心智理论的交互式人工智能。arXiv 预印本 arXiv:1912.05284 (2019)。[8] Aakanksha Chowdhery、Sharan Narang、Jacob Devlin、Maarten Bosma、Gaurav Mishra、Adam Roberts、Paul Barham、Hyung Won Chung、Charles Sutton、Sebastian Gehrmann 等人。2022 年。Palm：使用路径扩展语言建模。arXiv 预印本 arXiv:2204.02311 (2022)。[9] Harmen De Weerd、Rineke Verbrugge 和 Bart Verheij。 2013. 了解她知道你知道的事情有多大帮助？一项基于代理的模拟研究。人工智能 199 (2013)，67–92。[10] Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。2018. 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