NeuralODEs, Entrenamiento de sistemas de Ecuaciones Diferenciales

Resumen:

Resumen: En esta charla hablaré de redes neuronales profundas (NeuralODEs), redes que nos permiten modelar, entrenar y obtener parámetros de sistemas de ecuaciones diferenciales. Se tocará el tema de forma teórica, abordando los temas de redes neuronales profundas, redes neuronales residuales y capas implícitas. Se revisarán algunos temas de solución numérica de Ecuaciones diferenciales y se dará un ejemplo de un caso de aplicación en marketing.

Semblanza: Luz Mariana Blaz Carrillo cursó la carrera de Ciencias de la Tierra en la UNAM, hacia el final de su licenciatura comenzó a tener interés por la ciencia de datos y la inteligencia artificial al tratar con datos de exoplanetas y evolución estelar en el instituto de astronomía de la UNAM. Después de esto realizó su maestría en Ciencias Matemáticas en la UNAM. Ahora se encuentra en proceso de escritura de tesis de grado, abordando el tema de simulaciones de flujos de automóviles en la Ciudad de México y trabaja como Data Scientist en Kantar, una empresa internacional de Marketing.

https://cuaed-unam.zoom.us/j/85014233031

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