Curso PEDECIBA: Redes Neuronales y Memorias Distribuidas

Curso de Maestría del PEDECIBA

 Redes Neuronales y Memorias Distribuidas 2015

Organiza:  Grupo de Modelización de Sistemas Cognitivos

Sección Biofísica, Facultad de Ciencias

http://biofisica.fcien.edu.uy/redesneurales2015.html

DOCENTES DEL CURSO:

Dr. Eduardo Mizraji                                                                                                                     Dr. Andrés Pomi                                                                                                                           Dr. Juan Carlos Valle Lisboa

REUNIÓN INICIAL:

Martes 18 de agosto a las 14 hs

Salón de Seminarios 1 – Facultad de Ciencias  

TEMARIO:

EL SISTEMA NERVIOSO COMO REGULADOR BIOLÓGICO  

1 – Procesamiento de la información en los sistemas biológicos.                                                   2 – El postulado de Ashby y el teorema de la variedad necesaria.                                                 3 – El sistema ultraestable.                                                                                                                    4 – El sistema nervioso central como regulador.
TEORÍA CLÁSICA DE LAS REDES NEURONALES

5 – La neurona digital y la neurona analógica.
6 – Redes lógicas de McCulloch-Pitts.
7 – Redes binarias de conexión aleatoria.
8 – Matrices de aprendizaje y memorias de correlación.
9 – Propiedades de las memorias distribuidas.
10 – Algoritmos de aprendizaje: aprendizaje supervisado, no-supervisado y aprendizaje por reforzamiento.

DESARROLLOS Y ALGUNAS APLICACIONES

11 – Mapas topológicos de Kohonen.
12 – Memorias de relajación: modelo de Hopfield y máquinas de Boltzmann.                        13 – Teoría de la Selección de Grupos Neuronales de Edelman.                                                14 – Modelos tensoriales.
15 – Modelización neural de operaciones simbólicas.                                                                   16 – Redes Complejas:  Redes de tipo “small-world” y “scale-free”. Ejemplos de redes naturales.                                                                                                                                                17 – Modelos neurales y búsqueda de información.                                                                        18 – Interacción entre módulos neurales.                                                                                        19 – “Deep Learning”, redes de convolución y modelos LSTM (“Long Short-Term Memory”).

DEDICACIÓN HORARIA:

Una clase semanal. Total: 60 hs.

INSCRIPCIONES:

Via mail con Andrés Pomi (pomi@fcien.edu.uy) o en la primera clase del curso. Las inscripciones serán luego trasladadas a Bedelía.

Indicar procedencia del interesado, si se toma como curso de grado o de postgrado y qué carrera o postgrado se está cursando.

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