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

CARGA HORARIA: 

18 a 21 hs (total 36 hs).

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:
  • NO Socios:

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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)