Parte primera. Génesis y fundamentos de los modelos conexionistas. 1. El enfoque computacional de la mente y sus consecuencias para la psicología. 2. El enfoque clásico de la computación: rasgos generales. 3. El enfoque neuronal de la computación: primeros hitos. 4. El enfoque neuronal de la computación entra en crisis: Minsky y Papert analizan las limitaciones de los perceptores. 5. La crisis del enfoque clásico de la computación. 6. El enfoque neuronal cobra un nuevo impulso: el conexionismo. 7. Enfoque clásico, enfoque neuronal y niveles de explicación. Parte segunda. Redes conexionistas: atributos definitorios, propiedades y aplicaciones. 8. Redes conexionistas: definición, arquitectura y representaciones. 9. Asociadores de patrones bicapa. 10. La regla de la retropropagación del error en asociadores de patrones multicapa. 11. Redes recurrentes simples. 12. Otros principios de diseño arquitectónico. Parte tercera. El conexionismo: repercusiones teóricas y retos que tienen planteados. 13. Una visión emergentista de la cognición. 14. La naturaleza de las representaciones mentales. 15. Origen del conocimiento e innatismo. 16. Retos que tiene planteados el conexionismo para el futuro. Conclusiones. Referencias bibliográficas.

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