Fundação Universidade Federal do ABC Santo André, 22 de Julho de 2024

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: DISCIPLINA
Unidade Responsável: COORDENAÇÃO GERAL DOS CURSOS DE GRADUAÇÃO (11.01.05.56)
Código: MCNC003-23
Nome: NEUROCIÊNCIA TEÓRICA E COMPUTACIONAL
Carga Horária Teórica: 0 h.
Carga Horária Prática: 48 h.
Carga Horária de Ead: 0 h.
Carga Horária Estudo Individual: 48 h.
Carga Horária Total: 96 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências: ( ( MCTC021-20 ) OU ( MCTC021-15 ) OU ( MCTC003-13 ) )
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Possui Subturmas: Não
Exige Horário: Sim
Quantidade de Avaliações: 2
Ementa/Descrição: Modelos e propriedades computacionais de células e populações neuronais, tanto biofisicamente detalhados quanto abstratos. Modelos para memória, plasticidade e aprendizado: regras de plasticidade sináptica; aprendizado supervisionado, não supervisionado, competitivo. Análise de trens de potenciais de ação: codificação de estímulos sensoriais, decodificação de trens de disparos e atividade populacional.
Referências: DAYAN, Peter; ABBOTT, Laurence F. Theoretical neuroscience: computational and mathematical modeling of neural systems. Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology Press, 2001. STERRATT, D.; GRAHAM, B.; GILLIES, A.; & WILLSHAW, D. Principles of computational modelling in neuroscience. New York: Cambridge University Press, 2011. TRAPPENBERG, Thomas. Fundamentals of computational neuroscience. New York: OUP Oxford, 2009. Bibliografia Complementar GERSTNER, Wulfram; WERNER, M. Kistler; NAUD, Richard; PANINSKI, Liam. Neuronal dynamics: from single neurons to networks and models of cognition. Cambridge University Press, 2014. Disponível digitalmente em: https://neuronaldynamics.epfl.ch/). Acesso em: 29 de maio de 2019. IZHIKEVICH, Eugene M. Dynamical systems in neuroscience. England: MIT press, 2007 (disponível em parte em: https://www.izhikevich.org/publications/dsn.pdf). Acesso em: 29 de maio de 2019. KOCH, Christof. Biophysics of computation ed. vol. Oxford University Press. 2004. MILLER, Paul. An introductory course in computational neuroscience. 1st ed. London: MIT Press, 2018.
Histórico de Equivalências
Expressão de Equivalência Ativa Início da Vigência Fim da Vigência
( ( MCTC021-20 ) OU ( MCTC021-15 ) OU ( MCTC003-13 ) ) INATIVO 11/09/2006 31/12/2106
Currículos
Código Ano.Período de Implementação Matriz Curricular Obrigatória Período Ativo
BNC 2023 - BCT 2022 2023.3 NEUROCIÊNCIA - SÃO BERNARDO DO CAMPO - BACHARELADO - Presencial - M Sim 11 Sim
BNC 2023 - BCT 2022 2023.3 NEUROCIÊNCIA - SÃO BERNARDO DO CAMPO - BACHARELADO - Presencial - N Sim 11 Sim
BNC 2021 - BCT 2009/2015 2021.3 NEUROCIÊNCIA - SÃO BERNARDO DO CAMPO - BACHARELADO - Presencial - N Não 0 Sim
BIO 2023 - BCT 2022 2024.1 ENGENHARIA BIOMÉDICA - SÃO BERNARDO DO CAMPO - BACHARELADO - Presencial - M Não 0 Sim
BIO 2023 - BCT 2022 2024.1 ENGENHARIA BIOMÉDICA - SÃO BERNARDO DO CAMPO - BACHARELADO - Presencial - N Não 0 Sim
BFIS 2023 - BCT 2022 2024.1 FÍSICA - SANTO ANDRÉ - BACHARELADO - Presencial - N Não 0 Sim
BFIS 2023 - BCT 2022 2024.1 FÍSICA - SANTO ANDRÉ - BACHARELADO - Presencial - M Não 0 Sim

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