🏛️ Apresentação do Curso

O Mestrado em Neurociência Computacional e Inteligência Artificial investiga os princípios neurais e matemáticos que inspiram o desenvolvimento de sistemas inteligentes, conectando modelagem cerebral, aprendizado de máquina e cognição humana.

O curso forma profissionais capazes de compreender o funcionamento do cérebro em nível computacional e aplicar esse conhecimento no desenho de algoritmos, redes neurais artificiais e sistemas cognitivos autônomos, aproximando ciência, tecnologia e filosofia da mente.

Destina-se a neurocientistas, engenheiros, psicólogos cognitivos, cientistas de dados e profissionais de tecnologia, interessados em compreender como o cérebro processa informação e como essa lógica pode ser replicada em sistemas inteligentes.

🎯 Objetivos do Curso

Objetivo Geral:
Capacitar o aluno a compreender os fundamentos teóricos e práticos da neurociência computacional e sua aplicação no desenvolvimento e análise de sistemas de inteligência artificial inspirados no cérebro humano.

Objetivos Específicos:

Compreender os princípios biológicos e matemáticos da cognição e da aprendizagem.

Relacionar redes neurais biológicas e artificiais.

Estudar modelos de processamento de informação no cérebro e nas máquinas.

Aplicar conceitos de neurociência e IA em simulações, diagnósticos e tomadas de decisão.

Refletir sobre os impactos éticos e filosóficos da inteligência artificial na sociedade.

📘 Grade Curricular

Módulo 1 – Fundamentos da Neurociência Computacional

Cérebro como sistema de processamento de informação

Neurônios, sinapses e codificação neural

Representações mentais e computacionais

Modelagem matemática do sistema nervoso

Módulo 2 – Redes Neurais Biológicas e Artificiais

Estrutura e funcionamento das redes neurais naturais

Redes neurais artificiais: perceptron, MLP e backpropagation

Funções de ativação e aprendizado supervisionado

Limites e avanços da analogia entre cérebro e máquina

Módulo 3 – Aprendizado de Máquina e Inteligência Adaptativa

Machine Learning: tipos e algoritmos principais

Deep Learning e redes neurais convolucionais (CNNs)

Redes recorrentes, LSTM e atenção neural

Sistemas de aprendizado contínuo e plasticidade artificial

Módulo 4 – Cognição, Consciência e Computação

O problema mente-cérebro e a consciência artificial

Modelos cognitivos e simulação de processos mentais

Cérebro, linguagem e pensamento simbólico

Computação quântica e cognição emergente

Módulo 5 – Neuroengenharia e Interfaces Cérebro-Máquina

Comunicação neural e estímulos elétricos cerebrais

Próteses neurais e neurointerfaces

Leitura e decodificação de sinais neurais

Aplicações médicas e reabilitativas das interfaces neurais

Módulo 6 – Neuroinformática e Análise de Dados Cerebrais

Aquisição e processamento de dados neurais (EEG, fMRI)

Modelagem estatística e aprendizado profundo em neuroimagem

Big Data e ciência computacional aplicada à neurociência

Automação da análise cognitiva e comportamental

Módulo 7 – Neuroplasticidade Artificial e Sistemas Autoaprendentes

Aprendizado não supervisionado e redes auto-organizáveis (SOM)

Plasticidade artificial e autoajuste adaptativo

Meta-aprendizado e redes neurais evolutivas

Inteligência emergente e sistemas complexos

Módulo 8 – Robótica Cognitiva e Percepção Artificial

Inteligência sensório-motora e aprendizado por reforço

Agentes inteligentes e autonomia robótica

Processamento de visão computacional e reconhecimento de padrões

Robôs sociais e interação homem-máquina

Módulo 9 – Ética, Filosofia e Impactos da Inteligência Artificial

Consciência, responsabilidade e autonomia das máquinas

Limites éticos da inteligência artificial aplicada à neurociência

O futuro do humano em uma era de mentes artificiais

Filosofia da mente e inteligência não biológica

Módulo 10 – Aplicações em Saúde, Educação e Pesquisa

IA e neurociência na medicina diagnóstica e terapêutica

Neuroeducação e personalização do aprendizado por IA

Simulação de redes cognitivas para pesquisas neuropsicológicas

Projetos de inovação científica e tecnológica

🧩 Módulo 11 – Laboratório de Projetos e Inovação em Neuro-IA

Desenvolvimento de protótipos e simulações cognitivas

Modelagem de redes neurais aplicadas à saúde e comportamento

Aplicações interdisciplinares (neuropsicologia, tecnologia, ética)

Projeto integrador em neurociência computacional aplicada

📚 Módulo 12 – Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) – Opcional
Elaboração de artigo científico