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Tecnologías Emergentes para la Rehabilitación Motor. Introducción a la neuroingeniería y las interfaces cerebro-computador

  • Modalidad presencial mediado por tecnología
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Las Interfaces Cerebro-Computador (Brain-Computer Interfaces, BCI) constituyen una de las tecnologías emergentes con mayor impacto en la neuroingeniería, la inteligencia artificial y la rehabilitación neurológica, impulsando el desarrollo de soluciones innovadoras para mejorar la interacción entre el cerebro y dispositivos externos en aplicaciones de salud, tecnologías asistivas y rehabilitación motora.

Este curso ofrece una introducción a los fundamentos teóricos y prácticos de las BCI basadas en electroencefalografía (EEG), proporcionando a los participantes los conocimientos esenciales sobre la adquisición y el procesamiento de señales neurofisiológicas, la extracción de características y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para el desarrollo de sistemas inteligentes. Los participantes comprenderán el funcionamiento de estas tecnologías, sus principales aplicaciones y su potencial para diseñar soluciones innovadoras orientadas a la rehabilitación motora, fortaleciendo competencias en investigación, desarrollo tecnológico e innovación en el campo de la neuroingeniería.

Nivel de formación

Curso

Modalidad

Presencial mediado por tecnología

Duración

20 horas

Fechas

  • Fecha de inicio: jueves 1 de octubre de 2026

Horario

De 6:00 p.m. a 9:00 p.m. (excepto el último día, en el que las actividades iniciarán a las 4:00 p.m.)

Inversión

$ 600.000

Nota: Si realiza el pago con una tarjeta de crédito que utiliza una moneda distinta al COP, la tasa de conversión dependerá de su banco. Antes de realizar el pago, consulte con su banco si su tarjeta de crédito permite pagos internacionales.

Objetivo

Brindar a los participantes los fundamentos conceptuales y prácticos de las Interfaces Cerebro-Computador (BCI) basadas en señales de electroencefalografía (EEG), para comprender los principios de la neuroingeniería, analizar y procesar señales neurofisiológicas, y aplicar técnicas de extracción de características, clasificación y regresión en el desarrollo de soluciones orientadas a la rehabilitación motora y otras aplicaciones de las neurotecnologías.

Dirigido a

Profesionales, investigadores y estudiantes de ingeniería, ciencias de la salud y áreas afines interesados en la neuroingeniería, el procesamiento de señales biomédicas, la inteligencia artificial, la electroencefalografía (EEG) y las interfaces cerebro-computador (BCI).

Admisión

1

Información y autorización

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Documentos requeridos

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Pago en línea

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Descuentos
  • Descuento 10% en el valor de matrícula para estudiantes activos UNAB
  • Descuento 10% en el valor de matrícula para graduados UNAB
  • Descuento 10% en el valor de matrícula por convenio comercial

 

*Descuentos no acumulables

Si tienes más dudas puedes enviar tus inquietudes al correo educon@unab.edu.co

Contenidos

Módulo 1: Introducción

  • Neuroingeniería, BCI y rehabilitación motora.
  • Descripción de la problemática.
  • Historia, definición, paradigmas y aplicaciones interfaces cerebro computadoras.

Módulo 2: Señales neurofisiológicas

  • Electroencefalograma y potenciales evocados: origen, instrumentación.
  • Preprocesamiento: filtros pasa bandas, cancelación de artefactos.
  • Filtros espaciales.

Módulo 3. Extracción de características

  • Espacios de señales.
  • Transformada discreta de Fourier.
  • Densidad espectral de potencia.
  • Descomposición modal empírica.

Módulo 4. Extracción y selección de características

  • Representaciones tiempo-frecuencia: transformada de Fourier de tiempo corto.
  • Transformada wavelet.
  • Selección de características: métodos tipo filtros, integrados y envolventes.

Módulo 5. Traducción

  • Clasificadores: K-NN, discriminante lineal, máquinas de soporte vectorial, redes neuronales artificiales.
  • Regresión lineal y no lineal sociales y redes de cooperación.

Módulo 6. Aplicación

Correo electrónico

Teléfono

PBX (57) (607) 643 6111
Ext. 379 – 324 – 623 – 825