Datos Identificativos 2020/21
Asignatura (*) Modelos Biolóxicos e Computacionais de Representación do Coñecemento Código 610490017
Titulación
Mestrado Universitario en Neurociencia (Plan 2011)
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Máster Oficial 2º cuatrimestre
 Primero Optativa 3
Idioma
Castellano
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Computación
Coordinador/a
Pazos Sierra, Alejandro
 Correo electrónico
alejandro.pazos@udc.es
Profesorado
Pazos Sierra, Alejandro
 Correo electrónico
alejandro.pazos@udc.es
Web http://www.usc.es/neurosci
Descripción general Dar a coñecer aos alumnos algunhas das técnicas de representación do coñecemento en Sistemas Intelixentes. Por outra parte, ver un exemplo de representación do coñecemento distribuído compatible e baseado con algún sistema biolóxico para a representación do coñecemento.
Plan de contingencia 1. Modificacións nos contidos
Non
2. Metodoloxías
*Metodoloxías docentes que se manteñen

*Metodoloxías docentes que se modifican

3. Mecanismos de atención personalizada ao alumnado
Online
4. Modificacións na avaliación

*Observacións de avaliación:

5. Modificacións da bibliografía ou webgrafía

Competencias del título
Código Competencias del título
A4 Explicar el funcionamiento de las neuronas desde el nivel molecular al celular.
A5 Describir la relación entre los canales iónicos y el comportamiento neuronal.
A9 Comprender las bases biológicas de la cognición y de las emociones con especial énfasis en procesos de atención, aprendizaje, memoria y control ejecutivo, teniendo en cuenta los cambios que se producen con la edad.
B4 Sepan leer y obtener información relevante de publicaciones científicas.
B5 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 la neurociencia.
B8 Sepan trabajar en grupos de carácter multidisciplinar
B10 Posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Entender la base neurobiológica en la que se fundamentan los sistemas adaptativos, de la que obtienen su estructura y funcionalidades AI4
AI5
Comprender las características del conocimiento natural y su representación y conocer el modo de razonar de los sistemas adaptativos y de los distintos métodos para su aprendizaje AI4
AI9
 BI8
BI10
Estudiar el proceso fundamental de modelización de un sistema adaptativo AI4
AI9
 BI4
BI5
BI8
BI10

Contenidos
Tema Subtema
1. CONCEPTOS HISTÓRICOS Y BÁSICOS DE LOS SISTEMAS ADAPTATIVOS 1.1 Evolución histórica e precursores.
1.2 Nacemento.
2. MODELOS 2.1 Proceso de Modelización.
2.2 Comparación entre el elemento biológico y el formal.
3. EL CONOCIMIENTO NATURAL Y SU REPRESENTACIÓN. 3.1 Características del conocimiento del mundo real.
3.2 Formas de representación del conocimiento.
4. RAZONAMIENTO Y APRENDIZAJE. 4.1 Modos de Razonamiento.
4.2 Tipos de Aprendizaje.
5. METODOLOGÍA EN SISTEMAS ADAPTATIVOS 5.1 Introducción.
5.2 Etapas de la Metodología.
6. APLICACIONES BÁSICAS DE LOS SISTEMAS CONEXIONISTAS 6.1 Consideraciones previas.
6.2 Aplicaciones.

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A4 A5 A9 10 20 30
Aprendizaje colaborativo B8 10 10 20
Trabajos tutelados B4 B5 B10 5 20 25
 
Atención personalizada 0 0
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral Contenidos periódicos de la materia
Aprendizaje colaborativo Comentarios de artículos científicos y realización de ejercicios prácticos
Trabajos tutelados Realización de un trabajo sobre uno de los temas de la materia

Atención personalizada
Metodologías
Trabajos tutelados
Aprendizaje colaborativo
Descripción
Atencíon en las horas de tutoría para guiar la elaboración de los trabajos en grupo.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Trabajos tutelados B4 B5 B10 Trabajos para incrementar conocimientos sobre los contenidos de la materia 30
Sesión magistral A4 A5 A9 Valoración por examen de preguntas cortas o de desarrollo 50
Aprendizaje colaborativo B8 Debates y comentarios en clase sobre los contenidos de teoría 20
 
Observaciones evaluación

Fuentes de información
Básica

Arbib M.A.: "Cerebros, Máquinas y Matemáticas". Ed. Alianza Universidad. Madrid. 1987.

Arbib, M.A.: “The handbook of brain theory and neural networks”. Cambridge, Massachusetts. MIT Press. 1995.

Grossberg, S.: "Neural Networks and Natural Inteligence". Editor: MIT Press, 1988.

Hertz, J., Krogh, A. & Palmer, R.: "Introduction to the Theory of Neural Computation". Santa Fe Institute, Addison-Wesley Editores 1991.

Hinton, G.E.: “How Neural Networks Learn from Experience”. Scientific American, 267, 144-151. 1992.

McCulloch, W. S., and Pitts, W.: "A Logical Calculus of the Ideas Inmanent in the Neural Nets". Buletin of Mathematical Biophysics, vol. 5, pp. 115-137. 1943.

McCulloch, W.S., Arbib, M.A. & Cowan, J.D. "Neurological Models and Integrative Processes". In Yacovits, Jacobi and Goldstein. Ed. Selft-Organizing Systems.Spartan bocks. Washington. 1969.

Minsky, M. & Papert, S.: "Perceptrons". Cambridge, MIT Press. 1988.

Ramón y Cajal, S.: "Textura del Sistema Nervioso del Hombre y los Vertebrados". tomo I. Ed. Alianza. 1989.

Rosenblueth, A., Wiener, N, and Bigelow, J.: "Behavior, Purpose and Teleology". Phylosophy of Science nº10, pp. 18-24. 1943.

Rumelhart, D.E., Widrow, B. & Lehr, M. A.: "The basic ideas in neural networks". Comm. ACM. Num 37. pp 87-92. 1994.
Complementária


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