Máster Oficial en Neurociencias, Neurotecnología y Bioinformación

Módulo 1. Inteligencia artificial y neurotecnología

01 Qué es la neurotecnología
02 La IA y la neurotecnología, desarrollando la nueva pirámide social del trabajador
03 La inteligencia artificial, la neurotecnología y el neuromarketing, creando nuevos mercados
04 Construyendo la identificación de emociones
05 Condiciones técnicas para el consumo autómata
06 Las defensas del consumidor en la era de la IA
07 Hacia dónde vamos, ¿el fin de la era humana?
08 Hacia un nuevo ser humano en los nuevos mercados
09 La respuesta del ser, aún estamos a tiempo
10 Construyendo la ventaja competitiva de nuestro cerebro

Módulo 2. Avances y aplicaciones de la tecnología de interfaz hombre-máquina

01 Redes neuronales para la interfaz hombre-máquina
02 Una visión general de los enfoques recientes en sistemas de interfaz cerebro-computadora que utilizan electroencefalografía
03 Detección automática de señales EEG de imágenes motoras mediante descomposición en enjambre para sistemas BCI robustos
04 Análisis del estrés mental durante la oratoria mediante técnicas de optimización de características en señales EEG
05 Clasificación de las emociones humanas basada en el electroencefalograma (EEG) utilizando unidades recurrentes sincronizadas (GRU) de dos capas
06 Clasificación de las convulsiones epilépticas mediante algoritmos de aprendizaje automático con técnicas de reducción de características de PCA
07 Avances en nanotecnología en HMI
08 Un enfoque de ingeniería para la detección y el análisis no invasivos del sonido del corazón humano para la generación de alarmas
09 Eliminación de ruido de imágenes: una descripción general de los métodos importantes en el dominio espacial y de transformación
10 Sistema de diagnóstico de retinopatía diabética basado en inteligencia artificial
11 De la usabilidad a la experiencia del usuario con sistemas interactivos en aplicaciones y dispositivos biomédicos
Gestión dinámica de la energía de vehículos eléctricos híbridos (HEV) mediante un controlador de lógica difusa
13 Mantenimiento predictivo y detección de anomalías en la fabricación inteligente
14 Impacto de la digitalización y la inteligencia artificial (IA) en la patología diagnóstica: ¿estamos ante un renacimiento?
15 Sistema de chatbot universitario que utiliza procesamiento de lenguaje natural

Módulo 3. Neuro-rehabilitación con interfaz cerebral

01 TIC para la neurorrehabilitación
02 TIC para prótesis de nueva generación
03 Seguimiento de la mirada, determinación de la orientación facial, reconocimiento de rostros y emociones en el espacio 3D para aplicaciones de neurorrehabilitación
04 Una perspectiva integrada para la futura integración generalizada de la rehabilitación neuromotora
05 Cuestiones éticas en el uso de las tecnologías de la información y la comunicación en la atención sanitaria de pacientes con trastornos neurológicos

Módulo 4. IA neurosimbólica

01 La revolución de las redes neuronales
02 La necesidad de una IA explicable
03 La IA neurosimbólica: el siguiente nivel de la IA
04 Una unión de neuronas y símbolos: oportunidades y obstáculos
05 Aplicaciones de la IA neurosimbólica
06 Programación neurosimbólica

Módulo 1. Bioinformática

01 Control de calidad de datos de secuenciación y secuenciación sin procesar
02 Mapeo de lecturas de secuencias a los genomas de referencia
03 Ensamblaje del genoma de Novo
04 Descubrimiento de variantes
05 Análisis de datos de ARN-Seq
06 Secuenciación de inmunoprecipitación de cromatina
07 Análisis de datos metagenómicos de genes específicos
08 Análisis de datos metagenómicos de escopeta

Módulo 2. Aplicaciones del aprendizaje profundo en la bioinformática traslacional

01 Conjuntos de aprendizaje profundo en bioinformática traslacional
02 Eliminación recursiva de características y máquina de vectores de múltiples soportes en el análisis de la atención médica
03 Sistema de apoyo a la toma de decisiones biomédicas basado en sensores que utiliza aprendizaje profundo y lógica difusa
04 Predicción de la enfermedad de Alzheimer mediante redes neuronales densamente convolucionales
05 Detección de tumores cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética utilizando una red neuronal convolucional superficial
06 Aprendizaje multivista con CNN 1D superficial para la clasificación de la actividad anticancerígena de péptidos terapéuticos
07 Métodos de aprendizaje profundo para la clasificación de proteínas
08 Identificación de resistencia a antibióticos en bacterias mediante biosensores
09 Aprendizaje profundo para la exploración vehemente de la expresión genética
10 Enfoques bioinformáticos basados en aprendizaje automático para el descubrimiento y desarrollo de fármacos
11 Función del aprendizaje profundo en la predicción de formulaciones y sistemas de administración de medicamentos
12 Aprendizaje profundo en el diseño de fármacos asistido por ordenador: un estudio de caso
13 Predicción de la estructura de proteínas con redes neuronales recurrentes y redes neuronales convolucionales: un estudio de caso
14 Redes generativas antagónicas en la generación de estructuras de proteínas y ligandos: un estudio de caso
15 Redes neuronales artificiales para la predicción de amenazas psicológicas: un estudio de caso

Módulo 3. Herramientas bioinformáticas y análisis de big data para la atención al paciente

01 El papel de las herramientas y tecnologías bioinformáticas en los ensayos clínicos
02 Herramientas y software bioinformáticos en la investigación clínica
03 Biología computacional para la investigación clínica
04 Problemas y desafíos relacionados con las herramientas de bioinformática clínica para la investigación clínica
05 Inteligencia artificial: una técnica emergente en los sistemas farmacéuticos y sanitarios
06 Inteligencia artificial en la atención sanitaria y su aplicación en el diagnóstico del ictus cerebral
07 Infraestructura de nube computacional para la atención al paciente
08 Avances en la administración de genes El papel de la bioinformática
09 Desarrollo de fármacos mediante aplicaciones en la nube
10 Aplicaciones de la nube en el desarrollo de fármacos
11 Marco para el manejo de datos médicos en la investigación

Módulo 4. Liderazgo positivo

01 La inteligencia emocional del líder. Un reto colosal para un mundo en crisis
02 El líder en época de innovación y de profundos cambios
03 Liderar con sentido es liderar con valores. Misión, visión y operativa
04 Liderar personas es esencial conocer biología y conducta del individuo y del grupo
05 Creando y ejecutando estrategia para obtener mejores resultados de negocio con la gestión del conocimiento en la innovación
06 Comunicación pública y desarrollo de presentaciones eficaces
07 Liderar el impacto mediático. Comunicación con medios de prensa

Denominación de la asignatura: Trabajo Fin de Máster
Créditos ECTS: 10
Carácter de la asignatura: Obligatoria
Materia a la que pertenece: Trabajo Fin de Máster