Neurociencia computacional

Módulo 1. Fundamentos de la neurociencia (I): organización y células del sistema nervioso

• Unidad didáctica 1: Organización general del sistema nervioso

• Unidad didáctica 2: Neuronas

• Unidad didáctica 3: Células gliares

• Unidad didáctica 4: Excitabilidad neuronal y potencial de acción

• Unidad didáctica 5: Circuitos neurales

• Unidad didáctica 6: Métodos de estudio del sistema nervioso

Módulo 2. Fundamentos de la neurociencia (II): función, sistemas y nuevas tecnologías

• Unidad didáctica 1: Principios generales de la comunicación sináptica

• Unidad didáctica 2: Grandes sistemas funcionales

• Unidad didáctica 3: Introducción a la plasticidad neuronal

• Unidad didáctica 4: Neurociencia de sistemas y neurociencia computacional

• Unidad didáctica 5: Tecnologías modernas en neurociencia

Módulo 3. Fundamentos matemáticos y biofísicos de la neurociencia computacional

• Unidad didáctica 1: Herramientas matemáticas

• Unidad didáctica 2: Biofísica de la membrana neuronal

• Unidad didáctica 3: Sinapsis y plasticidad en el marco computacional

• Unidad didáctica 4: Dinámica de redes y estados de actividad

• Unidad didáctica 5: Herramientas computacionales y entornos de simulación

Módulo 4. Codificación, decodificación y percepción computacional

• Unidad didáctica 1: Principios de codificación neuronal

• Unidad didáctica 2: Decodificación y lectura de poblaciones neuronales

• Unidad didáctica 3: Modelos computacionales de percepción

• Unidad didáctica 4: Procesamiento y codificación predictiva

• Unidad didáctica 5: Representaciones internas y espacio latente

Módulo 5. Modelos computacionales del aprendizaje y la toma de decisiones

• Unidad didáctica 1: Fundamentos computacionales y aprendizaje por refuerzo

• Unidad didáctica 2: Modelos de memoria

• Unidad didáctica 3: Toma de decisiones bajo incertidumbre

• Unidad didáctica 4: Control ejecutivo y planificación computacional

• Unidad didáctica 5: Disfunciones del aprendizaje y la decisión

Módulo 6. Redes neuronales artificiales y su relación con el cerebro

• Unidad didáctica 1: Fundamentos de las redes neuronales artificiales

• Unidad didáctica 2: Arquitecturas profundas y modelos avanzados

• Unidad didáctica 3: Neurología de sistemas como inspiración para la IA

• Unidad didáctica 4: IA como herramienta en neurociencia

• Unidad didáctica 5: Comparación entre inteligencia biológica y artificial

Módulo 7. Neurociencia computacional traslacional y aplicaciones clínicas

• Unidad didáctica 1: Del modelo al paciente: principios de traslación

• Unidad didáctica 2: Psiquiatría computacional

• Unidad didáctica 3: Neurología computacional

• Unidad didáctica 4: Interfaces entre el cerebro y la máquina

• Unidad didáctica 5: Neuromodulación basada en modelos