Mentes, Cerebros y Máquinas

• Profesorado
• Horas semanales
• Competencias
• Objetivos
• Contenidos
• Actividades
• Metodología docente
• Método de evaluación
• Bibliografía
• Capacidades previas

Profesorado

Responsable

• Alfredo Vellido Alcacena ( )
• Ruth De Diego Balaguer ( )

Otros

• Ignasi Cos Aguilera ( )

Horas semanales

Competencias

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

• CG1 - Capacidad para proyectar, diseñar e implantar productos, procesos, servicios e instalaciones en todos los ámbitos de la Inteligencia Artificial.

Competencias Técnicas de cada especialidad

Académicas

• CEA3 - Capacidad de comprender los principios básicos de funcionamiento de las técnicas principales de Aprendizaje Automático, y saber utilizarlas en el entorno de un sistema o servicio inteligente.
• CEA4 - Capacidad de comprender los principios básicos de funcionamiento de las técnicas principales de Inteligencia Computacional, y saber utilizarlas en el entorno de un sistema o servicio inteligente.
• CEA8 - Capacidad de realizar investigación en nuevas técnicas, metodologías, arquitecturas, servicios o sistemas en el área de la Inteligencia Artificial.
• CEA11 - Capacidad de comprender las técnicas avanzadas de Inteligencia Computacional, y saber diseñar, implementar y aplicar estas técnicas en el desarrollo de aplicaciones, servicios o sistemas inteligentes.

Profesionales

• CEP5 - Capacidad de diseñar nuevas herramientas informáticas y nuevas técnicas de Inteligencia Artificial en el ejercicio profesional.

Competencias Transversales

Trabajo en equipo

• CT3 - Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar ya sea como un miembro mas, o realizando tareas de direccion con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.

Uso solvente de los recursos de información

• CT4 - Gestionar la adquisicion, la estructuracion, el analisis y la visualizacion de datos e informacion en el ambito de la especialidad y valorar de forma critica los resultados de esta gestion.

Actitud frente al trabajo

• CT5 - Estar motivado para el desarrollo profesional, para afrontar nuevos retos y para la mejora continua. Tener capacidad de trabajo en situaciones de falta de informacion.

Razonamiento

• CT6 - Capacidad de evaluar y analizar de manera razonada y critica sobre situaciones, proyectos, propuestas, informes y estudios de caracter cientifico-tecnico. Capacidad de argumentar las razones que explican o justifican tales situaciones, propuestas, etc.

Analisis y sintesis

• CT7 - Capacidad de analisis y resolucion de problemas tecnicos complejos.

Básicas

• CB6 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
• CB8 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• CB9 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Objetivos

1. Understanding some Neuroscience basics
   Competencias relacionadas: CT4, CB6, CB8, CB9,
2. Understanding some Neuroimaging basics as a basis for Neuroscience
   Competencias relacionadas: CT4, CT6, CT7, CB6, CB8, CB9,
3. Understanding some basics of Computational Neuroscience
   Competencias relacionadas: CT4, CT5, CT6, CT7, CB6, CB8, CB9,
4. Application of Machine Learning and Computational Intelligence to Computational Neuroscience
   Competencias relacionadas: CEA3, CEA4, CEP5, CT3, CT4, CT5, CT6, CT7, CB6, CB8, CB9,
5. Reward processing as a Computational Neuroscience problem
   Competencias relacionadas: CT4, CT6, CT7, CB6, CB8, CB9,
6. Computational Neuroscience of vision
   Competencias relacionadas: CEA8, CEA11, CG1, CT3, CT4, CB6, CB8, CB9,

Contenidos

1. Basic concepts of brain function
   Basic concepts of brain function
2. Introduction to Neuroimage Techniques in Neuroscience
   Introduction to Neuroimage Techniques in Neuroscience
3. Brain functions in brain networks and their connectivity
   Brain functions in brain networks and their connectivity
4. Basics of Computational Intelligence
   Basics of Computational Intelligence
5. Decoding neurocognitive states with neural networks
   Decoding neurocognitive states with neural networks
6. Reward processing and reinforcement learning
   Reward processing and reinforcement learning
7. Computational Intelligence of Vision
   Computational Intelligence of Vision

Actividades

Actividad Acto evaluativo

Metodología docente

Método de evaluación

Bibliografía

Básica:

• The computational brain - Churchland, P.S.; Sejnowski, T.J, The MIT Press, 1992. ISBN: 9780262531207
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991000733519706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Theoretical neuroscience: computational and mathematical modeling of neural systems - Dayan, P.; Abbott. L.F, The MIT Press, 2001. ISBN: 0262041995
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991002427149706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Handbook of functional neuroimaging of cognition - Cabeza, R.; Kingstone, A. (eds.), The MIT Press, 2005. ISBN: 0262033445
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991004001319706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca
• Computational maps in the visual cortex - Miikkulainen, R. [et al.], Springer, 2005. ISBN: 9780387220246
  https://discovery.upc.edu/discovery/fulldisplay?docid=alma991003184099706711&context=L&vid=34CSUC_UPC:VU1&lang=ca

Capacidades previas