Modelado Computacional en Ciencias Cerebrales y Cognitivas

Cómo procesa el cerebro la información, y cómo podemos modelar estos complejos sistemas biológicos utilizando computadoras?Para salvar la brecha entre la neurociencia y la inteligencia artificial se requiere una sólida comprensión del modelado computacional. Este curso basado en texto le presenta los métodos computacionales básicos, los modelos matemáticos y los conceptos de programación utilizados para estudiar la inteligencia en sistemas biológicos y artificiales.Hará la transición de comprender las estructuras biológicas básicas a leer y escribir código que simula procesos cognitivos y redes neuronales. Qué aprenderás: Comprender los modelos matemáticos fundamentales de las neuronas individuales y las poblaciones neuronales; Aplicar bibliotecas Python modernas para analizar conjuntos de datos neuronales y datos de comportamiento cognitivo; Explorar la intersección de la visión biológica y las redes neuronales artificiales; Implementar algoritmos básicos de aprendizaje por refuerzo que imitan la capacidad de aprendizajes de las redes neurales. El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos biológicos de la neurociencia computacional; analiza las arquitecturas cognitivas y las teorías computacionales de la mente; y practica la escritura de código limpio y documentado para simular dinámicas neuronales simples y tareas cognitivas. A partir de ahí, avanzará a través de tutoriales escritos, analizando fragmentos de código que implementan modelos clásicos de aprendizaje, memoria y percepción.Este curso está diseñado para principiantes en ciencias computacionales, psicología cognitiva o inteligencia artificial que desean comprender la inspiración biológica detrás de los algoritmos modernos. No se requieren conocimientos matemáticos avanzados, aunque la familiaridad básica con la programación es útil.Comience a explorar los principios computacionales de la mente y el cerebro hoy.