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World File Search System认知科学
认知科学的PNP简介
组件分析（CA）论文（30％）：您将从四个选项（选择一篇论文）的科学研究中写下。您将同时编写草稿和修订，这是两个提交的提交中的最高分数。该论文应在1000到2000个单词之间。您将通过画布提交；使用我可以在Word或PDF阅读器中打开的文件格式。如果我不能打开它，那就晚了。如果您不小心提交错误的文件，那就晚了。无故的晚期任务将下降10％。，如果至少在截止日期前24小时通过电子邮件要求，将根据大学政策批准扩展。论文应自己完成；您可能不会与同学一起工作。CHATGPT和类似工具可以使用，但请参阅下面的策略。到期日结束时。将提供说明。
通过认知科学原理推进人工智能感知
摘要 — 尽管人工智能 (AI) 已经迅速取得了许多成就，但在性能和资源效率方面仍然存在悬而未决的问题和根本缺陷。由于人工智能研究人员通过人类智能对很大一部分性能标准进行基准测试，因此认知科学启发的人工智能是一个很有前途的研究领域。研究认知科学可以为构建人工智能研究的基本模块提供新的视角，从而可以提高性能和效率。在这篇评论论文中，我们重点关注感知的认知功能，即从周围环境中获取信号作为输入，并对其进行处理以了解环境的过程。特别是，我们从认知科学和人工智能的视角研究和比较其各种过程。通过这项研究，我们回顾了认知科学各个分支学科（特别是神经科学、心理学和语言学）的所有当前主要理论，并将其与当前人工智能实践中的理论和技术进行比较。因此，我们为研究人员提供了人工智能的详细方法集合，以构建受认知科学启发的人工智能系统。此外，通过回顾认知启发人工智能的状态，我们指出了人工智能当前状态（相对于人脑的性能）的许多差距，从而为研究人员提供了开发更好的人工智能感知系统的潜在方向。索引术语 — 认知科学、感知、神经科学、心理学、语言学、人工智能
高级认知科学初步教学大纲秋季-A ...
我们讨论小组的目标是促进小组成员之间的对话，类似于面对面的对话。这些讨论将使您能够向他人学习，并分享您对学校心理学专业的学习。它们还提供了一个机会，可以与您的同学和老师讨论阅读材料和其他学习材料以及任何“模糊概念”，以澄清想法。作为一个学习社区，我希望每个人都参与创建一个支持所有成员的动态环境。最重要的是，本课程中的讨论旨在探究您对内容的想法并加深您的理解。我们将使用 Yellowdig 在本课中进行讨论。
UC Merced-计算认知科学实验室
人类和机器都面临建立视觉和语言信息之间关系的问题。在人类中，这个过程被称为单词学习，并且已经由发展科学家进行了广泛的研究。在计算机中，将视觉特征与单词链接是计算机视觉研究人员研究的几个任务的关键部分，包括观察分类和图像字幕。在本文中，我们探讨了人类和机器发现的这些问题的解决方案，通过从计算机视觉系统的能力中预测人类儿童的单词学习时间过程。Developmental scientists have long been interested in un- derstanding how infants and young children learn new words (Bloom, 2002; Brown, 1973; Golinkoff et al., 2000; Quine, 1960; Wojcik et al., 2022), often framing the problem as one of establishing reference between words and their cor- responding objects, events, or properties (Markman, 1990; Schwab & Lew-Williams, 2016）。虽然单词学习的轨迹随儿童而异，但在学习不同种类的单词的速度上至少有一定的一致性（Frank等，2021）。例如，学习英语（以及许多其他语言）的孩子倾向于学习描述身体部位（例如“眼”或“鼻子”）耳朵的单词，而不是学习连接单词（例如“和“或“ be”））。发展科学家正在寻找这种模式的预测指标。例如，在以儿童为导向的语音中更频繁的单词倾向于早些时候学习（Swingley＆Humphrey，2018年）。但是，对这些预测因子的研究仅限于可以测量的数量
计算认知科学 2023 – 2024
课程代码 课程单元名称 ECTS WMCC007-05 应用认知工程 5 WMAI001-05 争论代理 5 WMCC001-05 认知工程 5 WMCC008-05 认知建模：复杂行为 5 WMAI003-05 认知机器人 5 WMCC010-05 计算认知神经科学 5 WMCC009-05 语言计算模拟 5 WMAI016-05 计算社会选择 5 WMAI017-05 深度学习 5 WMAI024-05 深度强化学习 5 WMAI004-05 多智能体系统设计 5 WMAI019-05 手写识别 5 WMCC003-05 语言建模 5 WMAI020-05 逻辑方面多智能体系统 5 WMCC014-05 人机句法处理模型 5 WMCC011-05 神经人体工程学 5 WMCC016-05 非侵入式脑机接口 5 WMAI011-05 人工智能机器人技术 5 WMCC004-05 用户模型 5 其他学位课程的预批准选修课程单元
镇上最好的游戏：在认知科学中重新出现思想假设的语言1
Jake Quilty-Dunn，美国圣路易斯的华盛顿大学，quiltydunn@gmail.com，sites.google.com/site/site/jakequiltydunn/ nicolas Porot，非洲经济学和社会科学研究所中心与巴鲁克学院，美国CUNY，eric.mandelbaum@gmail.com，ericmandelbaum.com简短摘要：本文提供了计算认知心理学，感知心理学，发展心理学，比较心理学和社会心理学的证据调查，以对思想假设的语言（loth）表示支持。 我们概述了批次的六个核心特性，并认为这些特性聚集在整个认知科学中。 而不是作为上个世纪的遗物，而不是将认知科学的研究人员和心理哲学的研究人员认真对待基于批次的建筑的解释性广度，因为计算/代表性的方法继续前进。 长期摘要：经过数十年的审查，心理表征仍然是心理学的中心地位。 但是，关于生物认知的代表性格式尚无共识。 本文提供了计算中的证据调查Jake Quilty-Dunn，美国圣路易斯的华盛顿大学，quiltydunn@gmail.com，sites.google.com/site/site/jakequiltydunn/ nicolas Porot，非洲经济学和社会科学研究所中心与巴鲁克学院，美国CUNY，eric.mandelbaum@gmail.com，ericmandelbaum.com简短摘要：本文提供了计算认知心理学，感知心理学，发展心理学，比较心理学和社会心理学的证据调查，以对思想假设的语言（loth）表示支持。我们概述了批次的六个核心特性，并认为这些特性聚集在整个认知科学中。而不是作为上个世纪的遗物，而不是将认知科学的研究人员和心理哲学的研究人员认真对待基于批次的建筑的解释性广度，因为计算/代表性的方法继续前进。长期摘要：经过数十年的审查，心理表征仍然是心理学的中心地位。但是，关于生物认知的代表性格式尚无共识。本文提供了计算中的证据调查
辅修认知科学与人工智能选修课包
注 4：数据科学专业的学生还可以选修蒂尔堡认知科学与人工智能学士学位的其他课程。如果您想选修该学士学位课程的其他课程，您可以通过 jbds@tilburguniversity.edu 申请许可。您还可以获得有关该学士学位课程其他课程级别的更多信息。由于认知科学和人工智能课程一般不对来自其他课程的蒂尔堡学生开放，因此我们需要手动为您注册这些课程。这也适用于本选修课包中规定的课程。注 5：只有在完成机器学习简介课程后才能申请注册深度学习简介课程。您可以在蒂尔堡网站或学习指南中找到有关认知科学和人工智能学士学位课程的更多信息：https://catalogus.tilburguniversity.edu/osiris_student_tiuprd/SetTaal.do?taal=en&bronUrl=/osiris_student_tiuprd/OnderwijsCatalogusZoekExamenprogramma.do&event=setTaal&requestToken=b0e2ba2f906c23b95657a6811f6c2a f00e18bf1c（选择学习课程）。最后，请注意，认知科学与人工智能学士学位的其他课程也是学期课程，并且仅在课程开始前约三周提供课程安排信息。他们不遵循埃因霍温理工大学的四个季度的课程安排。
关于人工智能、语言学和认知科学之间自然语言处理观点的研究主题的社论
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认知科学中的计算推理
新兴研究前沿和计算进步已逐渐将认知科学转变为一个多学科和数据驱动的领域。因此，从不同的学术视角和不同的抽象层次研究和解释的认知理论数量激增。我们将这一挑战的应用方面表述为计算认知推理，并描述计算方法的主要途径。为了平衡潜在的乐观情绪以及认知科学数据驱动时代的速度和规模，我们建议以更实证的角度来检验这一趋势，确定在进行研究和解释认知科学计算推理结果时的操作挑战、社会影响和道德准则。