MODELADO NEUROCIENTIFICO DE MAQUINAS QUE APRENDEN

El curso se dicta en el primer cuatrimestre de 2024 de manera intensiva como curso válido para el Doctorado en Ciencias Aplicadas, Mención Ambiente y Salud, Doctorado en Ciencias de la Computación, Maestría en Ingeniería de Sistemas, e Ing. de Sistemas de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro (UNCPBA), entre otros. La materia introduce aspectos de la neurociencia computacional y neuro-inspiración a fin de comprender cómo redes neuronales artificiales complejas pueden ser entendidas desde una perspectiva neurocientífica. 


Las áreas del curso son "Procesamiento de Señales" e  "Ingeniería de Software y Sistemas de Información" (vinculado principalmente a Inteligencia Artificial).



::: Novedades 5/4/2024 :::

Una invitación con los datos del classroom que usaremos para las clases virtuales fue enviada a cada uno de los inscriptos. En caso de no recibir dicho email, por favor contactar a la cátedra.


::: FECHAS y HORARIOS -- CURSADA 2024 :::




----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

La cursada 2024 se desarrollará de manera virtual de forma intensiva por lo cual es necesario que nos envíen un email indicando su cuenta de GMail  (donde parte del titulo del email sea "Neuroscience of Learning Machines"). El curso se dictará vía Google Classroom.



 Docentes a cargo:

Marcelo Arlego, PhD - Prof. Adj. Exactas-UNCPBA, Investigador CONICET

Doctor (PhD) en Fisíca de Universidad Nacional de La Plata. Actualmente es profesor ordinario del depto de formación docente de la facultad de ciencias exactas de la unicen desde 2015. Sus áreas de estudio y docencia incluyen investigaciones de sistemas neuronales complejos y analisis de datos neuronales

Jose A. Fernandez Leon Fellenz, PhD, DPhil - Prof. Adj. Exactas-UNCPBA, Investigador CONICET

Doctor (PhD) en Cs. de la Computación (2009) en la Univ. Nac. del Centro de la Prov. de Bs. As. (UNCPBA), Argentina. Doctor (DPhil) en Cs Cognitivas/Informática/IA de la Univ. de Sussex-Centre for Computational Neuroscience and Robotics (CCNR), UK. Es Profesor Adjunto en la UNCPBA y está en la Carrera Investigador CONICET. Ha sido investigador adjunto en la Universidad de Harvard-Escuela de Medicina, entre otras instituciones. Sus áreas de estudio y docencia son en Computación/Informática, Neuro-Robótica, Neurociencia de Sistemas y Computacional, Ciencia Cognitiva, IA, Sistemas Adaptativos y Evolutivos.