DOCENTES DEL CURSO:

Dr. Eduardo Mizraji (Responsable)
Dr. Andrés Pomi

Dr. Juan Carlos Valle Lisboa

 

Participa: Lic. Álvaro Cabana

HORARIOS:   

Miércoles de 16 a 19 hs -  Salón de Seminarios 1 - Facultad de Ciencias  

(Comienza 19 de Agosto)

INSCRIPCIONES:

Luego de la reunión inicial.

Secretaría Académica del PEDECIBA Biología, Facultad de Ciencias. 

Teléfono 525 86 29  -  E-mail:  pedebiol@fcien.edu.uy

TEMARIO:

TEMAS PRELIMINARES  

 

 1 - Introducción matemática:  Vectores, matrices y pseudoinversas. Productos de Hadamard y de Kronecker. Elementos de cálculo proposicional y de lógica modal. Introducción a las lógicas polivalentes (lógicas “borrosas”).

 2 - Teoría de las Redes de Información:  Introducción a la teoría de grafos. Redes de tipo “small-world” y “scale-free”. Ejemplos de redes naturales. Redes artificiales: Internet y WWW.

 

PRINCIPIOS GENERALES SOBRE LAS REGULACIONES BIOLÓGICAS  

 

 3 - Procesamiento de la información en los sistemas biológicos.

 4 - El postulado de Ashby y el teorema de la variedad necesaria.

 5 - El sistema ultraestable.

 

EL REGULADOR NEURAL

 
 6 - El sistema nervioso central como regulador.
 7 - La neurona digital y la neurona analógica.
 8 - Redes lógicas de McCulloch-Pitts.
 9 - Redes binarias de conexión aleatoria.
10 - Matrices de aprendizaje y memorias de correlación.
11 - Propiedades de las memorias distribuidas.
12 - Algoritmos de aprendizaje: aprendizaje supervisado, no-supervisado y aprendizaje por reforzamiento.

13 - Mapas topológicos de Kohonen.
14 - Otros modelos. Modelos de relajación. Teoría de la Selección de Grupos Neuronales de Edelman.

15 - Modelos neurales y conexionismo.  
16 - Memorias distribuidas sensibles a contextos.
17 - Modelización neural de operaciones simbólicas.
18 - Modelos neurales y búsqueda de información

19 - Interacción entre módulos neurales.

DEDICACIÓN HORARIA:

Una clase semanal. Total: 60 hs.

a) Para alumnos de grado:  Realización de una monografía escrita y presentación oral de la misma (dedicación estimada: 30 horas)
b) Para alumnos de posgrado: Además de la monografía mencionada, se deberá presentar en forma escrita un proyecto de  investigación (dedicación estimada: 30 horas)

• Réka Albert & Albert-László Barabási (2002) Statistical mechanics of complex networks. Reviews of Modern Physics 74, 47.

• James A. Anderson: An Introduction to Neural Networks. The MIT Press, 1995.

• J.A.Anderson & E.Rosenfeld (Editors): Neurocomputing. The MIT Press, 1988.

• Michael A. Arbib (Editor): The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. A Bradford Book, The MIT Press, 1995.

• W.R. Ashby: Introducción a la Cibernética. Nueva Visión, 1960.

• N.K. Bose & P. Liang: Neural Network Fundamentals with Graphs, Algorithms, and Applications. McGraw-Hill, 1996.

• Simon Haykin: Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Macmillan, 1994.

• Teuvo Kohonen: Associative Memory: A System Theoretical Approach. Springer,1977.

• Teuvo Kohonen: Self-Organizing Maps. Springer (2nd Edition), 1997.

• Manfred Spitzer: The Mind within the Net. Models of Learning, Thinking, and Acting. A Bradford Book, The MIT Press, 1999.