Neural Signal Processing with AI es un curso práctico y completo que combina procesamiento tradicional de señales con técnicas modernas de Inteligencia Artificial. Diseñado para estudiantes, investigadores y profesionales, te guía desde los fundamentos de cómo se generan y registran los datos neuronales hasta la implementación de modelos inteligentes que convierten señales crudas en resultados accionables. Cada sección incluye laboratorios prácticos con datos reales o simulados para reforzar la teoría con implementación en Python.

El temario cubre adquisición y muestreo, características del ruido, filtrado, eliminación de artefactos, análisis en dominio temporal y frecuencial, y extracción de características. Avanza hacia modelos de aprendizaje automático y profundo —clasificadores clásicos, redes neuronales, CNN, RNN y arquitecturas tipo transformer— con laboratorios dedicados a entrenamiento, evaluación y optimización. Se incluyen además secciones avanzadas sobre aprendizaje sin calibración, transfer learning y pipelines en tiempo real para sistemas BCI.

El curso también aborda ética, fiabilidad y buenas prácticas experimentales, asegurando que puedas construir sistemas robustos y reproducibles. Al finalizar tendrás experiencia práctica en todo el pipeline neural-AI y estarás listo para aplicar estas técnicas a retos reales en salud, interfaces cerebro-máquina y análisis de biosignales. ¡Inscríbete y comienza a transformar señales neuronales con IA!

Lo que aprenderás:

• Comprender los fundamentos de las señales neuronales, adquisición y formatos de datos.
• Preprocesar señales: filtrado, eliminación de artefactos y preparación de datos.
• Realizar análisis en dominio temporal y frecuencial y extraer características relevantes.
• Implementar modelos de ML y DL para señales neuronales: clasificadores clásicos, CNN, RNN y transformers.
• Entrenar, evaluar y optimizar modelos aplicados a EEG/EMG y otros biosignales.
• Construir pipelines en tiempo real y sistemas BCI integrando modelos AI.
• Usar herramientas Python como MNE y BrainFlow y librerías de ML habituales.
• Aplicar prácticas de diseño experimental, ética y reproducibilidad en proyectos neurales.

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 72
• Duración: 10 horas aproximadas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python.
• Comprensión introductoria de aprendizaje automático (útil, no obligatoria).
• Conocimientos básicos de procesamiento de señales (opcional).
• Un equipo capaz de ejecutar Python.
• Curiosidad y disposición a experimentar.

¿Para quién es este curso?

• Estudiantes y graduados en informática, ciencia de datos, ingeniería biomédica o áreas afines que buscan experiencia práctica con EEG/EMG y modelos AI.
• Practicantes de machine learning y AI que quieren expandir sus habilidades hacia señales cerebrales y BCI usando herramientas modernas.
• Investigadores o aspirantes a investigadores en neurociencia, ciencia cognitiva o procesamiento de señales biomédicas que desean un enfoque implementado y orientado a investigación.
• Ingenieros y desarrolladores interesados en construir sistemas BCI en tiempo real, aplicaciones interactivas o interfaces humano-máquina inteligentes.

¿Qué esperas para comenzar?

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