State examinations for Master program in Cognitive Science: Rozdiel medzi revíziami
Riadok 1: | Riadok 1: | ||
= 9.2.11. Sylaby štátnych záverečných skúšok<br>magisterského študijného programu<br>Kognitívna veda = | = 9.2.11. Sylaby štátnych záverečných skúšok<br>magisterského študijného programu<br>Kognitívna veda = | ||
− | '''Garant:''' Prof. Ing. Igor Farkaš, Dr.<br> | + | '''Garant:''' Prof. Ing. Igor Farkaš, Dr.<br><br> |
'''2-IKV-953 Teórie a empirické metódy v kognitívnej vede''' | '''2-IKV-953 Teórie a empirické metódy v kognitívnej vede''' | ||
Riadok 20: | Riadok 20: | ||
# Neurálne koreláty kognitívnych procesov (pamäť, percepcia, pozornosť a reč). | # Neurálne koreláty kognitívnych procesov (pamäť, percepcia, pozornosť a reč). | ||
− | '''2-IKV-952 Formálne metódy v kognitívnej vede''' | + | '''2-IKV-952 Formálne metódy v kognitívnej vede'''<br> |
# Význam výpočtových modelov v kognitívnej vede. | # Význam výpočtových modelov v kognitívnej vede. |
Verzia zo dňa a času 07:58, 20. jún 2015
9.2.11. Sylaby štátnych záverečných skúšok
magisterského študijného programu
Kognitívna veda
Garant: Prof. Ing. Igor Farkaš, Dr.
2-IKV-953 Teórie a empirické metódy v kognitívnej vede
- Pojmy filozofie mysle: myseľ, vedomie, problém vzťahu mysle a tela, intencionalita, kvália, subjektivita, epifenomenalizmus, redukcionizmus, psychofyzický paralelizmus, superveniencia
- Teórie vzťahu mysle a tela I.: dualizmus substancií – argumentácie v prospech dualizmu a problémy; teórie identity – prednosti a nedostatky
- Teórie vzťahu mysle a tela II.: analytický behaviorizmus (C. Hempel, G. Ryle) – charakteritiska a kritika; komputačný funkcionalizmus (A. Turing); nereduktívny monizmus (D. Davidson)
- Percepčný systém: základné vlastnosti (organizačná sila, konštantnosť vnímania, vidieť sa učíme), hlavné teórie (prístup zdola nahor - teória priamej percepcie, templatová/šablonová teória, geonová teória, prototypová teória; prístup zhora nadol – konštruktívna percepcia).
- Pamäťový systém (jednotlivé zložky) a pamäťové procesy (kódovanie, konsolidácia, vybavovanie a zabúdanie informácií): hlavné teórie (resp. modely) a experimentálne metódy skúmania.
- Baddeleyho model pracovnej pamäti verzus Atkinson-Shiffrinov modálny model pamäti.
- Základné funkcie pozornosti (bdelosť a detekcia signálov, vyhľadávanie, výberová pozornosť a delenie pozornosti) – hlavné teórie a kľúčové experimenty.
- Reprezentácia a organizácia poznatkov v mysli (predstavy, pojmy, schémy, scenáre, kognitívne mapy): hlavné teórie (Paivio, Kosslyn, Barsalou) a experimentálne metódy skúmania.
- Základné vlastnosti prirodzeného jazyka (arbitrárnosť, generatívnosť, dynamickosť atď.), percepcia reči (koartikulácia, kategorická percepcia, McGurkov efekt atď.), produkcia reči (Leveltov model).
- Emócie a kognícia. Klasifikácia základných emócií. Meranie emócií. Emočné učenie. Emócie a rôzne kognitívne funkcie (pamäť, pozornosť a percepcia).
- Rozhodovacie procesy – teória očakávaného úžitku (Bernoulli), prospektová teória (Kahneman-Tversky), efekt „rámcovania“ (framing) a ďalšie heuristiky intuitívneho usudzovania (dostupnosť, reprezentatívnosť, omyl konjunkcie, ukotvenie, iluzórna korelácia, efekt návnady atď.).
- Dizajn behaviorálneho experimentu: návrh, metódy získavania a spracovania dát, vyhodnotenie experimentu.
- Zobrazovacie metódy merania aktivity mozgu: EEG, PET, fMRI, TMS (priestorové a časové rozlíšenia, škály).
- Neurálne koreláty kognitívnych procesov (pamäť, percepcia, pozornosť a reč).
2-IKV-952 Formálne metódy v kognitívnej vede
- Význam výpočtových modelov v kognitívnej vede.
- Kognitivizmus (GOFAI) verzus modely s emergenciou (samoorganizácia, enaktívnosť): porovnanie z hľadiska reprezentačných formalizmov a metód učenia.
- Agent, typy jednoduchých agentov, hlavné koncepty, agentový program.
- Prehľadávanie stavového priestoru: informované a neinformované stratégie.
- Logické agenty, propozičná databáza znalosti, inferenčné mechanizmy.
- Predikátová databáza znalosti, dopredné a spätné zreťazenie.
- Základy induktívneho učenia, priestor hypotéz, rozhodovacie stromy, generalizácia.
- Štatistické učenie: priestor hypotéz, pravdepodobnosť, Bayesovo pravidlo, MAP a ML učenie.
- Dopredné neurónové siete: učenie s učiteľom, základné modely (perceptrón), využitie.
- Metódy so samoorganizáciou: metóda hlavných komponentov, Kohonenova mapa (SOM), základné mechanizmy, využitie pri riešení úloh.
- Rekurentné neurónové siete: najbežnejšie architektúry, spôsoby učenia, úlohy s časovým kontextom (klasifikácia sekvencií, predikcia).
- Učenie posilňovaním: základné koncepty, príklad metódy učenia (napr. TD).
- Evolučné algoritmy: základné koncepty a mechanizmy, využitie v KV a UI.
- Fuzzy systémy: základné koncepty a mechanizmy, využitie v KV a UI.