Neurociencias y Teorías Computacionales del Aprendizaje
Elaboración de Hipótesis con Modelos de Redes Neuronales
FECHA
Todos los Jueves
desde el 22 de Septiembre al 15 de Diciembre de 2016
Horario: 18 a 21 hs (total 36 hs).
SEDE
IBYME (CONICET‐FIBYME)
Vuelta de Obligado 2490, CABA.
Director
Dr. Silvano Zanutto
Docentes
Dr. Sivano Zanutto
Dr. Sergio Lew
CURSADA / CARGA HORARIA:
CARGA HORARIA:
18 a 21 hs (total 36 hs).
PROGRAMA
Programa
1. Neurona y sinapsis
1.1 Introducción epistemológica al estudio de las funciones superiores del cerebro. Neurona y sinapsis.
1.2 Circuito reflejo. Modelo formal de neurona y de sinapsis.
1.3 Codificación de señales neuronales.
1.4 Formalización de la plasticidad sináptica.
2. Sistema nervioso periférico y central
2.1 Sistema nervioso periférico y central.
2.2 Organización de los sistemas simpático y parasimpático.
2.3 Función de distintas áreas del cerebro.
3. Sistemas sensitivo y motor
3.1 Sistema sensitivo: visión, audición, tacto, olfato y gusto.
3.2 Sistema motor.
3.3 Formación de respuestas localizadas por inhibición lateral.
3.4 Sistemas auto-organizados.
4. Procesos cognitivos y motivacionales
4.1 Procesos cognitivos y motivacionales.
4.2 Sistema límbico. Atención. Modelos de motivación.
4.3 Bases neurobiológicas del aprendizaje y la memoria.
4.4 Aprendizaje Hebbiano.
4.5 Memoria direccionable por su contenido.
5. Teorías del aprendizaje
5.1 Teoría del condicionamiento clásico. Modelo de Rescorla-Wagner
5.2 Análisis de las teorías del comportamiento aversivo.
5.3 Teoría del condicionamiento operante.
5.4 Bases neurofisiólogas de la categorización preceptual y lógica. Aprendizaje de reglas.
5.5 Categorización y su papel en el estudio del lenguaje.
ARANCELES
- Socios SAB:
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INFORMES E INSCRIPCIÓN
Enviar e-mail a: iibm@fi.uba.ar
(aclarar “Curso Neurociencias y Teorías Computacionales del Aprendizaje” en el asunto)
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