K14: Describe mediante modelos matemáticos computaciones y sus lenguajes de programación, el funcionamiento de los sistemas operativos neuronales y sus posibilidades de interacción con dispositivos externos. S1: Utiliza diferentes técnicas para encontrar, manejar, integrar y evaluar con sentido crítico la información disponible para el desarrollo de actividades en Neurociencia, especialmente en el ámbito digital. S4: Utiliza capacidad de análisis y síntesis, así como de aplicar los principios del método científico en el entorno laboral, con el fin de dar respuestas innovadoras a las necesidades y demandas de la sociedad en su área. S5: Utiliza adecuadamente el vocabulario científico y técnico propio de los diferentes ámbitos de la Neurociencia. S7: Demuestra conocimiento y capacidad para aplicar herramientas computacionales y experimentales para el análisis y cuantificación de problemas en Neurociencias. C2: Aplica sus conocimientos sobre la organización, estructura y función del Sistema Nervioso Central (SNC) para contribuir a la evolución y mejora de tecnologías y sistemas de computación, manejo y análisis de datos. C3: Aplica su conocimiento de la tecnología para el estudio del Sistema Nervioso y el cerebro (Imagen Médica, interfaces cerebro-máquina) para desarrollar nuevos sistemas de diagnóstico, tratamiento y otras aplicaciones de la Neurociencia (Inteligencia Artificial, Robótica) con el objetivo de mejorar la calidad de vida y progreso social. C4: Utiliza herramientas avanzadas de matemáticas, estadística y computación para aumentar y mejorar el conocimiento en Neurociencias y sus aplicaciones. C5: Aplica los conocimientos necesarios para su integración en equipos multidisciplinares (sector farmacéutico, sanitario, técnicas de diagnóstico, tecnologías de la información en salud, agencias y organismos regulatorios) en los que la Neurociencia sea un área vertebradora de soluciones. C6: Aplica en su actividad profesional el resultado de una formación integral, aunando el conocimiento en Neurociencias con unos sólidos fundamentos de responsabilidad ética y respeto por los derechos fundamentales, la diversidad y los valores democráticos. C7: Aplica en su actividad profesional los principios consustanciales a una formación de grado de naturaleza científico-técnica, así como la necesidad de un aprendizaje autónomo que le permita adaptarse a nuevas situaciones originadas por desarrollo científico y tecnológico.

El curso proporcionará una visión general introductoria de cómo se utilizan los modelos matemáticos para caracterizar el sistema nervioso, y cómo estos modelos captan la relación entre la actividad neuronal y funciones como la percepción, y el aprendizaje, y la toma de decisiones. El programa previsto abarcará los siguientes temas: 1. Modelización del cerebro 2. Modelos abstractos simples de neuronas 3. Modelos simples de neuronas en espiga 4. Modelado de potenciales de acción y computación química en el cerebro 5. Principios de modelado y computación intracelular 6. Modelización de la plasticidad sináptica 7. Modelos biofísicos de neuronas individuales 8. Modelización a través de escalas de análisis 9. Modelos de redes

Clases presenciales magistrales. Clases presenciales reducidos (talleres, seminarios, casos prácticos). Trabajo individual del estudiante. Sesiones de laboratorios. Examen final. Seminarios y lecciones magistrales con apoyo de medios informáticos y audiovisuales. Aprendizaje práctico basado en casos y problemas y resolución de ejercicios. Trabajo individual y en grupo o cooperativo con opción a presentación oral o escrita. Tutorías individuales y en grupo para resolución de dudas y consultas sobre la materia. Prácticas y actividades dirigidas de laboratorios.