研究室配属前に読む本

研究の心構え
・「イシューから始めよ」安宅和人（問題設定の大切さが学べる）

レポート・論文の書き方
・「理科系の作文技術」木下是雄

神経科学の読み物
・「進化しすぎた脳」池谷裕二
・「単純な脳、複雑なわたし」池谷裕二
・「脳のなかの幽霊」VS・ラマチャンドラン（神経疾患について）

脳の数理モデルの入門書
・「脳・心・人工知能」甘利俊一
・「ニューラルコンピュータ・脳と神経に学ぶ」合原一幸

機械学習の基礎
・「はじめてのパターン認識」平井有三

深層学習
・「ゼロから作るDeep Learning」斎藤 康毅（誤差逆伝播法がよくわかる）

研究室配属後に読む本

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）
・「ベアー コノーズ パラディーソ 神経科学―脳の探求」（同上）
・「生体電気信号とは何か」杉晴夫（電気生理学の入門書）
・「脳と運動」丹治順（脳の運動系について）

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（力学系理論とニューロンモデルに詳しい）
・「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（同上）

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 （前半の計算論的手法の説明がわかりやすい）
・「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）
・「神経経済学入門」ポール・W・グリムシャー（不確実な状況で脳はどう意思決定するのか）
・「自由エネルギー原理入門」乾敏郎、阪口豊
・「能動的推論」トーマス・パー、ジョバンニ・ペッツーロ、カール・フリストン

意識
・「意識はいつ生まれるのか」ジュリオ・トノーニ、マルチェッロ・マッスィミーニ（統合情報理論について）

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
・「Analysing  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）
・「逆引き統計学 実践統計テスト100」GKカンジ（検定選択に迷ったら）
・「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）

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）
・「複雑ネットワークとは何か」増田直紀、今野紀雄 （ネットワーク理論の入門）

強化学習
・「強化学習」森村哲郎（強化学習の辞書）
・「ゼロから作るDeepLearning 4 強化学習編」斎藤 康毅（実装するならこちら）