基礎的な本

保坂研の必読図書
・「リザバーコンピューティング」田中剛平、中根了昌、廣瀬明 （リザバーの教科書）
・「ゼロから作るDeepLearning」シリーズ（ニューラルネットワークの教科書）
・「メカ屋のための脳科学入門」高橋 宏知（脳科学入門）

神経科学の読み物
・「進化しすぎた脳」池谷裕二（脳の不思議さを知れる）
・「脳のなかの幽霊」VS・ラマチャンドラン（神経疾患を通して脳の不思議を知れる）

脳とAIの読み物
・「脳と人工知能をつないだら、人間の能力はどこまで拡張できるのか」紺野大地、池谷裕二

科学の素晴らしさを知れる読み物
・「フェルマーの最終定理」サイモン=シン（定理の証明をめぐるドラマ）
・「精神と物質」利根川進、立花隆（利根川博士の半生を通して科学の発見のダイナミックさを知れる）

仕事の進め方
・「イシューからはじめよ」安宅和人 （すべての知的生産者が読むべき問題設定の方法論）

レポート・論文の書き方
・「まんがでわかる 理科系の作文技術」木下是雄

発展的内容の本

神経科学
・「カンデル神経科学」エリック・カンデル（神経科学の辞典）
・「スタンフォード神経生物学」ルオ（神経科学の標準的テキスト）

脳の数理モデル
・「脳の計算論」深井朋樹（数理モデル全般に詳しい）
・「ニューロンの生物物理」宮川博義・井上雅司（ニューロンの電磁気的側面に詳しい）
・「Dynamical Systems in Neuroscience」Eugene M. Izhikevich（ニューロンモデルの力学系理論に詳しい）
・「Biophysics of  Computation」Christof Koch（ニューロンモデルに詳しい）
・「Spiking Neuron models」Wulfram Gerstner and  Werner Kistler（シナプスからネットワークまで学べる）
・「Theoretical Neuroscience」 Peter Dayan and L. F. Abbott（計算論的神経科学の標準的教科書）
・「Neuronal Dynamics」Wulfram Gerstner（上と同様だが少しマニアック）

計算論的神経科学
・「計算論的精神医学」国里愛彦、片平健太郎、沖村宰、山下祐一 （精神疾患への計算論的アプローチ）
・「考える脳・考えるコンピュータ」ジェフ・ホーキンス、サンドラ・ブレイクスリー（仮説が良い）
・「脳は世界をどう見ているのか」ジェフ・ホーキンス（仮説が良い）

脳波
・「脳のリズム」ジェルジ・ブザーキ（LFP, EEGなどでオシレーションを研究するなら必読）

データ解析
・「Analyzing Neural Time Series Data」Mike  X Cohen（Unit, LFP, EEGの解析方法が詳しい。Matlabコード付き）

応用数学
・「非線形ダイナミクスとカオス」スティーブン・ストロガッツ（力学系理論が数学的すぎずに書かれている）
・「これならわかる応用数学教室」金谷健一（フーリエ解析・ウェーブレット解析など）

レポート・論文の書き方
・「まったく新しいアカデミックライティングの教科書」（論文レポートの書き方の教科書）