Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Titorías: 1 Clase Expositiva: 15 Clase Interactiva: 10 Total: 26
Linguas de uso Castelán, Galego
Tipo: Materia Ordinaria Grao RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Fisioloxía, Electrónica e Computación
Áreas: Fisioloxía, Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
Centro Escola Técnica Superior de Enxeñaría
Convocatoria: Primeiro semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable
A materia pretende comprender a fisioloxía do sistema nervioso e do cerebro. Proponse unha introdución ao concepto de intelixencia natural, onde se explicará a noción de intelixencia e unha descrición xeral dos distintos tipos de intelixencia que se coñecen. O substrato físico que soporta a intelixencia analizarase a continuación, proporcionando unha visión xeral do sistema nervioso central e do cerebro en particular. Abordarase a fisioloxía das unidades de computación biolóxica, as neuronas e como procesan e propagan a información. Finalmente, a materia abordará exemplos de circuítos e redes neuronais, centrándose nos mecanismos asociativos e de integración que permiten explicar comportamentos sinxelos.
Os obxectivos específicos da materia son:
• Coñecer a fisioloxía do sistema nervioso e do cerebro, a noción de intelixencia e os seus tipos.
• Coñecer as bases do substrato físico que sustenta a intelixencia: sistema nervioso central e cerebro
• Coñecer os mecanismos básicos de funcionamento das neuronas para a propagación da información.
Os contidos distribúense en teoría e práctica:
Teoría: 1. Introdución: Intelixencia Artificial e Intelixencia Natural. 2. Nivel de membrana: Medios intra e extracelulares: movemento iónico, potencial de membrana en repouso, canles iónicos. 3. Nivel neuronal: morfoloxía neuronal, actividade eléctrica en dendritas-soma-axón, potencial de acción, propagación de variacións potenciais. 4. Nivel sináptico: sinapses químicas e eléctricas, procesos no terminal presináptico e postsináptico, modelos de sinapsis. 5. Nivel de circuítos: sistemas xerais, microcircuítos, sistemas de inhibición e retroalimentación lateral, macrocircuítos, sistema somatosensorial, sistema visual.
Prácticas: Práctica 1: Nivel de membrana e neurona: potencial de membrana/potencial de acción. Ferramenta: Neurosim. Práctica 2: Nivel sinapse: sinapse química. Ferramenta: Neurosim. Práctica 3: Nivel de circuíto: sistemas de inhibición lateral e retroalimentación. Ferramenta: Neurosim
Básica:
Principles of neural science by Eric R. Kandel, John D. Koester, Sarah H. Mack, Steven A. Siegelbaum Ed McGraw-Hill
Complementaria:
From molecules to networks : an introduction to cellular and molecular neuroscience by John H. Byrne and James L. Roberts Editor Academic Press
A materia contribúe ao desenvolvemento das seguintes competencias xerais e específicas recollidas na memoria do título:
Competencias básicas e xerais: CG2 - Capacidade para resolver problemas con iniciativa, toma de decisións, autonomía e creatividade. CG4 - Capacidade para seleccionar e xustificar os métodos e técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, ou para desenvolver e propoñer novos métodos baseados na intelixencia artificial.
Habilidades transversais: TR1 - Capacidade para comunicar e transmitir os seus coñecementos, habilidades e habilidades. TR3 - Capacidade para crear novos modelos e solucións de forma autónoma e creativa, adaptándose a novas situacións. Iniciativa e espírito emprendedor.
Os resultados da aprendizaxe serán:
• Coñecer a fisioloxía do sistema nervioso e do cerebro, a noción de intelixencia e os seus tipos.
• Coñecer as bases do substrato físico que sustenta a intelixencia: sistema nervioso central e cerebro
• Coñecer os mecanismos básicos de funcionamento das neuronas para a propagación da información.
A metodoloxía docente será diferente para as clases teóricas/expositivas e para as prácticas/laboratorio:
- As clases teóricas consistirán en clases expositivas onde se explicarán os conceptos e fundamentos da materia. Proporanse exercicios e preguntas para que o alumno aplique os conceptos e razóns utilizando os fundamentos da materia. Competencias traballadas: CG2 y TR3.
- As clases prácticas ou de laboratorio consistirán en experimentos e problemas prácticos para comprender os fundamentos do sistema nervioso e da actividade das neuronas. O alumno traballará individualmente ou en pequenos grupos para realizar os experimentos e resolver os problemas plantexados. Ao remate das sesións terán que responder a un conxunto de preguntas sobre as prácticas realizadas. Competencias traballadas: CG2, CG4, TR1 y TR3.
O Campus Virtual empregarase como plataforma básica (repositorio de contidos e titorías virtuais do alumnado). Na aula virtual da materia o alumnado disporá de toda a información (material teórico, diapositivas de clase, guións prácticos, etc.).
A avaliación terá en conta tanto a parte teórica como a práctica. Para superar a materia, o alumno deberá acadar unha nota global igual ou superior a 5 (sobre un máximo de 10 puntos). O peso de cada parte na nota global é o seguinte:
Memorias prácticas: 40% da nota
Exame final: 60% da nota
Os alumnos que non teñan realizado o exame nin entregaron os informes de prácticas serán cualificados como non presentados. Para aprobar a materia na segunda oportunidade, o alumnado deberá someterse á avaliación das partes da materia que non foron superadas na primeira oportunidade. Para o resto conservaranse as cualificacións obtidas durante o curso.
No caso de realización fraudulenta de exercicios ou probas será de aplicación o disposto na normativa de avaliación do rendemento académico do alumnado e revisión das cualificacións (https://www.xunta.gal/dog/Publicados/2011/20110721 /AnuncioG2018-190711). -4180_gl.html). En aplicación da normativa da ETSE en materia de plaxio (aprobada pola Xunta da ETSE o 19/12/2019), a copia total ou parcial de calquera exercicio práctico ou teórico suporá o fallo das dúas oportunidades do curso, coa cualificación de 0,0 en ambos os casos (https://www.usc.es/etse/files/u1/NormativaPlagioETSE2019.pdf).
O tempo de traballo presencial da materia é de 25 horas, coa seguinte distribución:
Horas teóricas: 15h
Horas prácticas: 10h
O tempo de estudo estimado para o alumno é de 50 horas.
Recoméndase que o alumnado manteña actualizados os contidos teóricos da materia. E por outra banda, resolver todos os exercicios e prácticas propostos (non só os avaliables). Tamén se considera importante facer un uso intensivo das titorías para resolver dúbidas e a participación activa en sesións expositivas e interactivas.
Eduardo Manuel Sánchez Vila
- Departamento
- Electrónica e Computación
- Área
- Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial
- Teléfono
- 881816466
- Correo electrónico
- eduardo.sanchez.vila [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidade
Francisco Javier Martin Cora
Coordinador/a- Departamento
- Fisioloxía
- Área
- Fisioloxía
- Teléfono
- 881812295
- Correo electrónico
- franciscoj.martin.cora [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Contratado/a Doutor
| Luns | |||
|---|---|---|---|
| 09:30-11:00 | Grupo /CLE_01 | Castelán | IA.01 |
| Mércores | |||
| 12:00-14:00 | Grupo /CLIL_02 | Castelán | IA.02 |
| 15:30-17:30 | Grupo /CLIL_01 | Castelán | IA.13 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_02 | Aula A4 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula A4 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | Aula A4 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.01 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.01 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.11 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.11 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.11 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.12 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.12 |
| 20.12.2024 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.12 |
| 19.06.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | IA.11 |
| 19.06.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_01 | IA.11 |
| 19.06.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLIL_02 | IA.11 |