Segundo semestre
La Escuela de Matemática Aplicada e Industrial EMAI CoSIAM es una emocionante experiencia en la que diferentes instituciones nacionales e internacionales comparten un cursillo de matemática aplicada desde sus universidades, con público en vivo y una increíble producción, para tener la oportunidad de disfrutar junto a grandes maestros de contenidos que de otra manera solo tendrían la exclusividad para unos pocos.
Esta es una estrategia para eliminar la segregación derivada de las fronteras, los recursos y las oportunidades, de modo que se acerque la matemática a las personas.
Su lenguaje divulgativo y sus ejemplos aterrizados a las necesidades presentes, brindan un escenario para el desarrollo de nuestras naciones latinoamericanas, convirtiéndose en un aporte para esta generación y las futuras.
Este es un evento ideal para estudiantes y profesionales interesados en aprender las técnicas de la matemática aplicada e industrial e inspirarse con las experiencias exitosas de expertos de nuestra comunidad.
Este año, tendremos las siguientes EMAI CoSIAM:
EMAI Mecánica celeste y misiones espaciales
Fundación Universitaria Konrad Lorenz
Profesor: John Alexander Arredondo García PhD.
EMAI Dinámica de sistemas y Ecuaciones diferenciales
Universidad del Rosario
Profesor: Johan Manuel Redondo PhD.
EMAI El futuro es ahora. Algunos casos prácticos de IA.
Universidad del Rosario
Profesor: Yiby Morales y Fabian Sánchez
Fundación Universitaria Konrad Lorenz
Profesor: John Alexander Arredondo García PhD.
Resumen: Durante este cursillo introduciremos el problema de los n-cuerpos, los casos solubles y aquellos que aún son problemas abiertos en matemáticas. Además, revisaremos cómo este famoso problema se aplica en el diseño de órbitas para satélites artificiales y el diseño de trayectorias de sondas espaciales.
Universidad del Rosario
Profesor: Johan Manuel Redondo PhD.
Resumen: Este curso proporciona una introducción completa al modelado con dinámica de sistemas, mostrando su aplicabilidad en el análisis de viabilidad de sistemas socioecológicos, el análisis de sostenibilidad de paisajes y el análisis de resiliencia. Se enseñan técnicas de construcción de modelos, herramientas de software y se exploran conceptos fundamentales para comprender la dinámica de los sistemas complejos.
Universidad del Rosario
Profesor: Yiby Morales y Fabian Sánchez
Resumen: ¿A qué nos referimos cuando decimos que una máquina está aprendiendo? Éste es un vistazo introductorio a la inteligencia artificial. Utilizaremos algoritmos de aprendizaje de máquina para procesar un conjunto de datos. Entenderemos lo que es una red neuronal y cómo ésta puede entender una imagen o un texto.
Profesor titular en el programa de matemáticas de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz. Sus áreas de especialización son la mecánica celeste, los sistemas dinámicos y la geometría diferencial.
Doctor en ingeniería automática con tesis meritoria de la universidad nacional de Colombia, magíster en gestión y evaluación ambiental, magister en docencia e investigación universitaria, especialista en matemática aplicada, ingeniero ambiental. Investigador sénior según MinCiencias. Su trabajo en matemática aplicada está orientado al desarrollo sostenible, la economía circular, las transiciones sociales (transición energética, transiciones hacia la sostenibilidad, etc.), resiliencia y antifragilidad al cambio climático y gobernanza de sistemas socioecológicos. Lideró el Teeb AgriFood Colombia y el proyecto de paisajes arroceros bajos en carbono en la orinoquía. Actualmente es el presidente de CoSIAM.
Matemático de la Universidad Nacional de Colombia, con maestría y doctorado en matemáticas de la Universidad de los Andes. Jefe del programa de pregrado en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación en la Universidad del Rosario. Actualmente imparte cursos en Matemáticas, Aprendizaje Automático (Machine Learning) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Tiene experiencia en investigación en álgebra cuántica, teoría de categorías y teoría de representación.
Doctor en ciencias matemáticas, con maestría y pregrado en el mismo campo. Sus líneas de investigación son las ecuaciones diferenciales parciales, el machine learning y la Inteligencia Artificial. Cuenta con más de 17 años de experiencia docente en diferentes universidades.
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