Maestría en neurociencia cognitiva computacional
London, Reino Unido
DURACIÓN
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Solicite la fecha de inicio más temprana
TASAS DE MATRÍCULA
Solicitar tasas de matrícula
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
Introducción
Maestría en neurociencia cognitiva computacional
Comprender la relación entre cerebro, cognición y comportamiento es uno de los mayores desafíos en los que la comunidad científica está trabajando actualmente. La neurociencia cognitiva computacional es una disciplina joven y emocionante que aborda estas preguntas de investigación de larga data integrando el modelado informático con la investigación experimental.
Este programa de maestría fomentará una nueva generación de científicos que se capacitarán tanto en el modelado neuro-computacional como en la neurociencia cognitiva. Sus temas centrales incluyen:
- Creación de modelos computacionales / matemáticos de neuronas, circuitos y funciones cognitivas.
- Los fundamentos de la neurociencia cognitiva (mecanismos y estructuras cerebrales subyacentes a la cognición y el comportamiento)
- Técnicas avanzadas de análisis de datos y neuroimagen
El programa es adecuado para estudiantes de una variedad de disciplinas que incluyen, entre otras, psicología, informática, neurociencia, ingeniería, biología, matemáticas y física. Los estudiantes sin experiencia previa en programación son bienvenidos.
Los graduados de esta maestría adquirirán un conjunto único de habilidades complementarias que los harán extremadamente competitivos en la obtención de puestos de investigación o analistas tanto en la academia como en la industria.
¿Por qué estudiar este curso?
- Este programa de vanguardia está a la vanguardia de un nuevo campo de investigación que emerge rápidamente.
- Es multidisciplinar y transmite la teoría y la práctica de las neurociencias cognitivas y computacionales.
- Puede realizar su proyecto de investigación final en colaboración con una variedad de empresas internacionales, allanando el camino para oportunidades de empleo y pasantías. Actualmente, nuestro panel de industriales y colaboradores incluye representantes de Sony Japón, Bayer, Filament, LiquidWeb y DeepWave Technologies.
- Los graduados de este programa obtendrán una ventaja competitiva en el mercado laboral sobre los graduados de otros programas estándar en campos relacionados.
Admisiones
Becas y Financiamiento
Hay varias opciones de becas disponibles. Consulte el sitio web de la universidad para obtener más información.
Plan de estudios
Módulos obligatorios
- Fundamentos de la neurociencia
- Métodos de estadística
- Modelado cortical
- Neurociencia Cognitiva
- Modelado de funciones cognitivas
- Métodos cuantitativos avanzados
Módulos de opción
- Programación de datos
- Introducción a la codificación con MATLAB
- Redes neuronales
- Aprendizaje automático
- Computación natural
- Diseño y análisis de investigación
- Análisis crítico
- Computación física 1
- Genética del comportamiento
- Inteligencia artificial
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
Mientras estudia su programa, tendrá acceso al Servicio de Carreras de Goldsmiths, que puede brindarle asesoramiento personalizado de acuerdo con sus propias habilidades e intereses. También puede pedir consejo a los tutores de su curso.
Al investigar oportunidades profesionales, puede resultarle útil visitar los sitios web de organismos profesionales como la Federación de Sociedades Europeas de Neurociencia, la Neurociencia Computacional de la Red Nacional Bernstein, la Sociedad de la Sociedad de Neurociencia Cognitiva para el Estudio de la Inteligencia Artificial y la Simulación del Comportamiento (AISB) y la Organización de Neurociencias Computacionales.
Los graduados en neurociencia cognitiva computacional tienen una variedad de opciones profesionales que incluyen:
- Académico: participe en la docencia y la investigación académica en el campo.
- Inteligencia artificial: en una variedad de funciones, como ingeniero de aprendizaje automático o científico de datos.
- Ingeniero clínico: diseño, desarrollo y mantenimiento de equipos para el diagnóstico de enfermedades y el tratamiento de pacientes.
- Comunicaciones: desarrollo de tecnologías de la comunicación como ingeniero de comunicaciones.
- Analista de datos: proporciona información y análisis de datos en una variedad de sectores.
- Análisis lingüístico: en áreas como reconocimiento de voz, síntesis de texto a voz, procesamiento del lenguaje natural, investigación de usuarios y aprendizaje de idiomas mediante computadora.
- Programación, análisis de sistemas y software: en áreas como diseño de juegos, diseño de interfaz hombre-computadora (HCI) y diseño y desarrollo de software.
- Investigación científica: en una variedad de campos como la salud y la investigación farmacéutica, y aplicaciones de redes neuronales.
- Varios roles en el sector de TI
También puede optar por ampliar y profundizar su estudio académico realizando un doctorado en neurociencia cognitiva computacional o un campo relacionado.