Repräsentation und Konstruktion

2 Neuronale Wissensrepräsentation I: Grundfragen.- 2.1 Umwelt und Repräsentation.- 2.2 Spezifische Ziele der Argumentation.- 2.3 Annahmen über Umwelt und Repräsentation.- 3 Wissensrepräsentation II: Möglichkeiten und Grundlagen.- 3.1 Fünf Ansätze zur Wissensrepräsentation.- 3.2 Berechnung, Kognition und Wissensrepräsentation.- 3.3 Berechnung, Funktion und Kognition.- 3.4 Definitionen und grundlegende Konzepte.- 4 Wissensrepräsentation III: Repräsentationsräume.- 4.1 Repräsentation von Gesichtern.- 4.2 Sensorische inputs und Zustandsräume.- 4.3 Verteilte vs. lokalistische Repräsentation.- 5 Wissensrepräsentation IV: erste Gehversuche im Aktivierungsraum.- 5.1 Vector Coding und verteilte Repräsentation.- 5.2 Fels-Mine Unterscheidung und Repräsentation im Aktivierungsraum.- 5.3 Neuronale Verarbeitung und Repräsentation.- 6 Sensomotorische Integration und rekursive Architekturen I.- 6.1 Vestibulo Ocular Reflex (VOR) und Superior Colliculus.- 6.2 Rekursive Architekturen und Trajektorien.- 7 Rekursive Architekturen und Repräsentation II.- 7.1 Rückverbindungen.- 7.2 Interaktion mit eigenen Aktivierungen.- 7.3 Innerer Zustand.- 7.4 Eigendynamik und Eigen ver halten.- 7.5 Attraktoren.- 7.6 Stabile Zustände und Repräsentation.- 7.7 Constraint Satisfaction.- 7.8 Optische Täuschung und Konstruktion.- 8 Synaptische Gewichte, Lernen und Repräsentation.- 8.1 Adaptive Veränderungen in den synaptischen Gewichten.- 8.3 Lernstrategien, Adaptation und Repräsentation.- 9 Neuronale Systeme und Repräsentation.- 9.1 Verkörperung zeitlicher Sequenzen.- 9.2 Neuronale Systeme, finite Automaten und Repräsentation.- 10 Perzeption, Konstruktion und Repräsentation.- 10.1 Die Repräsentationale Funktion der Peripherie.- 10.2 Konstruktionsprozesse in Rezeptoren.- 11Repräsentation und Konstruktion in neuronalen Systemen.- 11.1 Rezeptoren und Transduktion.- 11.2 Primärverarbeitung.- 11.3 Rekursive Aktivierungsausbreitung.- 11.4 Cross modale Integration.- 11.5 Merkmalsextraktion.- 11.6 Konstruktion und

Dr. phil. Markus Peschl ist wissenschaftlicher Assistent am Institut für Wissenschaftstheorie und -forschung der Universität Wien; Schwerpunkt "Cognitive Science".