Programa

  1. Sistemas dinamicos. Elementos de la descripcion, formas normales y bifurcaciones
  2. Reduccion de la dimensionalidad. Singular value descomposition
  3. El paradigma de la IA. Teorema de la aproximacion universal.
  4. Redes feedforward. Backpropagation. Introduccion a los autoencoders, RNN y redes convolucionales. Entrenamiento de redes.
  5. Autoencoders y reduccion dimensional. Topologia de flujos en espacios latentes.
  6. Redes convolucionales, procesamiento de imagenes. Aplicaciones.
  7. Redes de Kolmogorov Arnold. Reconstruccion de campos vectores via KANs, y via SINDY.
  8. Redes recurrentes. Transformers
  9. Hopefield, Hinton, y la IA.
  10. Discusion de proyectos.
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