[Todos CMAT] PEDECIBA BIOLOGIA. Curso REDES NEURALES
Graciela Bocage
pedebiol en fcien.edu.uy
Mar Ago 14 14:20:17 UYT 2007
>PEDECIBA - Area Biología
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>Curso: Redes Neuronales y Memorias Distribuidas
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>DOCENTES DEL CURSO:
>Dr. Eduardo Mizraji (Responsable)
>Dr. Andrés Pomi
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>PARTICIPA:
>Lic. Álvaro Cabana
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> REUNIÓN
> INICIAL PARA FIJAR HORARIO:
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>Martes 21 de agosto, hora 12 - Salón 205, Facultad de Ciencias.
>Comienzo: primera semana de setiembre.
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>INSCRIPCIONES:
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>Secretaría Académica del PEDECIBA Biología, Facultad de Ciencias.
>Teléfono 525 86 29 - E-mail: pedebiol en fcien.edu.uy
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>TEMARIO:
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>PRIMERA PARTE:
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>Introducción Matemática.
> 1 - Vectores, matrices y pseudoinversas.
> 2 - Productos de Hadamard y de Kronecker.
> 3 - Elementos de cálculo proposicional y de lógica modal.
> 4 - Introducción a las lógicas polivalentes (lógicas “borrosas”).
>Teoría de las redes de información.
> 5 - Introducción a la teoría de grafos.
> 6 - Redes de tipo “small-world” y “scale-free”. Ejemplos de redes
> naturales.
> 7 - Redes artificiales: Internet y WWW.
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>SEGUNDA PARTE:
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>Principios generales sobre las regulaciones biológicas
> 8 - Procesamiento de la información en los sistemas biológicos.
> 9 - El postulado de Ashby y el teorema de la variedad necesaria.
>10 - El sistema ultraestable.
>El regulador neural
>11 - El sistema nervioso central como regulador.
>12 - La neurona digital y la neurona analógica.
>13 - Redes lógicas de McCulloch-Pitts.
>14 - Redes binarias de conexión aleatoria.
>15 - Matrices de aprendizaje y memorias de correlación.
>16 - Propiedades de las memorias distribuidas.
>17 - Algoritmos de aprendizaje.
>18 - Memorias distribuidas sensibles a contextos.
>19 - Mapas topológicos de Kohonen.
>20 - Teoría de la Selección de Grupos Neuronales de Edelman.
>21 - Modelización neural de operaciones simbólicas.
>22 - Interacción entre módulos neurales.
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>CARGA HORARIA: Total 60 hs.
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>MÉTODO DE APROBACIÓN:
>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)
>
>BIBLIOGRAFÍA BÁSICA:
>· 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.
------------ próxima parte ------------
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