BLOQUE I: Bases teóricas de las técnicas de modelado.
Unidad temática 1
Introducción al modelado computacional en Psicología
1.1.- ¿Qué es un modelo?
1.2.- Tipos de modelos
1.3.- Modelado
1.3.1.- Principios
1.3.2.- Validación del modelo
1.4.- Modelos y sistemas
1.5.- Modelización por diagramas de bloques
Unidad temática 2
Modelos conexionistas
2.1.- El conexionismo
2.2.- Propiedades de los modelos conexionistas
2.3.- Ejemplos de modelos utilizando redes conexionistas
Unidad temática 3
Modelos bayesianos en cognición
3.1.- La regla de Bayes
3.2.- Comparando hipótesis
3.3.- Estimando parámetros
3.4.- Selección de modelos
3.5.- Redes bayesianas
Unidad temática 4
Sistemas dinámicos en cognición
4.1.- ¿Qué es un sistema dinámico?
4.2.- Embodiment
4.3.- Teoría de campos dinámicos
Unidad temática 5
Modelado cognitivo basado en la lógica
5.1.- Las raíces y objetivos del modelado cognitivo basado en la lógica
5.2.- Unificación de la cognición
5.3.- Modelado cognitivo basado en la lógica
Unidad temática 6
Estimación de parámetros y comparación de modelos
6.1.- Ajustando los modelos a los datos: estimación de parámetros
6.2.- Nivel de análisis
6.3.- Selección de modelos y criterios
Unidad temática 7
Restricciones en las arquitecturas cognitivas
7.1.- ¿Qué es una arquitectura cognitiva?
7.2.- Ejemplos de arquitecturas
7.2.1.- ACT-R
7.2.2.- SOAR
