Descubre cómo transformar señales cerebrales en acciones reales con este curso práctico y orientado a resultados. Aprenderás a decodificar la intención humana desde EEG utilizando EEGNet, uno de los modelos de deep learning más utilizados en neurotecnología. El curso combina teoría esencial con laboratorios paso a paso para que construyas un pipeline completo de Motor Imagery Classification: desde la carga de datasets reales hasta el despliegue de un modelo funcional.

Trabajarás con el dataset BNCI-Horizon 004 (BCI Competition IV 2a), realizarás preprocesado de señales (filtrado, creación de épocas, estandarización) y montarás flujos de entrenamiento con TensorFlow/Keras. Además, verás optimización de modelos, evaluación de rendimiento e interpretación de patrones neuronales, y adquirirás conceptos de BCI en tiempo real para extender tus modelos hacia sistemas interactivos como prótesis, juegos, robótica asistiva y neurofeedback.

Lo que aprenderás:

• Preprocesar señales EEG: filtrado por bandas, segmentación en épocas y normalización.
• Construir y entrenar modelos EEGNet con TensorFlow/Keras para clasificación de motor imagery.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo mediante métricas y validación.
• Interpretar patrones neuronales que distinguen tareas: mano izquierda, mano derecha, pies y ambas manos.
• Trabajar con el dataset BNCI-Horizon 004 (BCI Competition IV 2a) paso a paso.
• Implementar conceptos de BCI en tiempo real y preparar el modelo para aplicaciones interactivas.
• Desplegar un flujo completo de entrenamiento, evaluación y puesta en producción.
• Aplicar BCI en casos reales: prótesis, juegos, robótica asistiva y neurofeedback.

Contenido del curso:

• Secciones: 8
• Clases: 36
• Duración: 6 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python (variables, funciones, scripts sencillos).
• Familiaridad con fundamentos de machine learning (train/test split, accuracy, nociones de entrenamiento de modelos) — útil pero no obligatorio.
• Un ordenador capaz de ejecutar Python, TensorFlow/Keras y MNE.

¿Para quién es este curso?

• Desarrolladores de BCI y entusiastas de la IA que buscan experiencia práctica con datos EEG reales y modelos como EEGNet.
• Estudiantes y aprendices de machine learning y deep learning que desean expandirse hacia el procesamiento de señales neuronales y neurotecnología.
• Ingenieros de software y aficionados interesados en crear aplicaciones controladas por el cerebro: juegos, robótica o herramientas de atención en tiempo real.
• Estudiantes de neurociencia o ciencias cognitivas que buscan experiencia práctica en programación aplicada a señales neuronales.
• Investigadores y profesionales que requieren un flujo de trabajo estructurado para preprocesado EEG, extracción de características y despliegue en tiempo real.

¿Qué esperas para comenzar?

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