1: 계산 신경 과학: 신경 시스템을 이해하는 데 있어 수학적 모델과 시뮬레이션의 역할을 조사하여 계산 신경 과학의 학제 간 분야를 탐구합니다.

2: 신경 과학: 뇌 구조와 기능, 그리고 로봇과의 관계에 초점을 맞춘 신경 과학의 기본 원리를 이해합니다.

3: 생물학적 영감 컴퓨팅: 생물학적 과정이 어떻게 새로운 계산 모델에 영감을 주어 인공 지능 시스템의 설계에 기여하는지 알아봅니다.

4: 신경형 컴퓨팅: 컴퓨팅 시스템이 뇌의 구조를 본떠 더욱 효율적인 처리를 가능하게 하는 신경형 컴퓨팅을 조사합니다.

5: 행동 신경 과학: 로봇의 의사 결정과 인지 과정에 초점을 맞춰 신경 시스템이 행동을 어떻게 주도하는지 알아봅니다.

6: 바인딩 문제: 뇌가 어떻게 이질적인 정보를 응집력 있는 경험으로 통합하는지 다루는 신경 과학의 과제인 바인딩 문제를 탐구합니다.

7: 크리스토프 코흐: 크리스토프 코흐의 작업과 의식과 뇌의 신경 과정을 이해하는 데 기여한 내용을 살펴보세요.

8: 신경망(생물학): 생물학적 신경망과 로봇 및 일체 포함 시스템에 사용되는 인공 신경망 모델에 대한 의미를 살펴보세요.

9: 뇌의 준안정성: 뇌가 여러 상태를 유지하여 적응성을 높이는 능력을 설명하는 준안정성 개념을 이해하세요.

10: 신경 진동: 신경 진동과 뇌 활동을 조정하는 역할을 연구하여 로봇과 뇌파의 상호 작용에 대한 통찰력을 제공합니다.

11: 신경정보학: 신경정보학과 신경 과정을 모델링하기 위한 뇌 활동의 데이터 관리 및 분석에서 신경정보학의 역할에 대해 알아보세요.

12: 데이비드 히거: 신경과학에서 사용되는 뇌 처리 및 계산 모델을 이해하는 데 데이비드 히거가 기여한 내용을 살펴보세요.

13: 뇌 시뮬레이션: 뇌의 복잡성과 로봇 공학에서의 응용 분야를 모델링하는 뇌 시뮬레이션 기술에 대한 통찰력을 얻으세요.

14: 신경 계산 모델: 신경 계산의 다양한 모델을 조사하여 알고리즘이 로봇 시스템에서 뇌 기능을 모방하는 방식을 탐구합니다.

15: 동적 신경 과학: 동적 시스템 이론이 신경 과학에 어떻게 적용되는지 알아보고 로봇에서 뇌 활동에 대한 이해를 높입니다.

16: 데하네–작고 보기 어리석은 동물 모델: 로봇의 인지와 신경 회로를 연결하는 데하네–작고 보기 어리석은 동물 뇌 기능 모델을 탐구합니다.

17: 신경계 네트워크 모델: 신경계의 네트워크 모델이 어떻게 더 효율적인 로봇 시스템을 개발하는 데 기여하는지 이해합니다.

18: 예측 코딩: 예측 코딩과 뇌와 로봇 모두에서 지각, 학습, 의사 결정을 이해하는 데 있어서의 관련성을 알아봅니다.

19: 사이먼 스트링거: 사이먼 스트링거의 계산 신경 과학 연구와 뇌에서 영감을 받은 로봇 모델 개발에 미치는 영향을 살펴봅니다.

20: 카나카 라잔: 카나카 라잔이 계산 신경 과학을 적용하여 더욱 견고하고 적응력 있는 로봇 시스템을 개발하는 작업을 살펴봅니다.

21: 다섯1 눈에 띄는 가설: 뇌가 시각적 주의를 처리하는 방식과 로봇 공학 및 일체 포함에 미치는 영향에 초점을 맞춘 다섯1 눈에 띄는 가설을 살펴보세요.