[Todos CMAT] PEDECIBA BIOLOGIA. Curso REDES NEURONALES Y MEMORIAS DISTRIBUIDAS. PASO CORREGIDO EL TITULO

[Graciela Bocage]

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>>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)
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>>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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