Primera charla, Dr. Ángel Ramos del Olmo, director del Instituto de Matemática Interdisciplinar, Universidad Complutense de Madrid, 17 de febrero, 12:00 a.m. hora del centro de México.
Título de la plática: Modelos matemáticos ¿qué son y para qué sirven?
Resumen: En esta charla divulgativa hablaremos de modelos matemáticos, mostrando la belleza que puede haber en el desarrollo matemático de algunos de ellos y su utilidad práctica en un amplio abanico de aplicaciones en la vida real. Que nadie piense que los modelos matemáticos son algo reciente. Para que no haya dudas al respecto se verán modelos desarrollados hace siglos (por algunos de los más grandes matemáticos de la historia) y también modelos desarrollados en la actualidad.
Segunda charla, Dr. Vinicio Antonio Gómez Gutiérrez, Facultad de Ciencias, UNAM, 3 de marzo 10:00 a.m. hora del centro de México.
Título de la plática: Los modelos CTLN: de la neurociencia a la economía.
Resumen: Existe una familia de sistemas de ecuaciones diferenciales llamados Combinatorial Threshold Linear Networks (CTLN's por sus siglas en inglés). Dichos sistemas de ecuaciones diferenciales tienen algunas características que me llamaron la atención desde que supe de ellos. Están inspirados en las redes neuronales biológicas. Cada variable dependiente $x_i(t)$ representa la actividad de una neurona i en el instante de tiempo t. Aunque se supone que todas las neuronas están conectadas entre sí, también se supone que sus interacciones pueden ser diferentes, y esto se refleja en una gráfica dirigida. Esencialmente, los parámetros del sistema de ecuaciones quedan determinados por la gráfica dirigida, y algo bonito es que se puede predecir la dinámica a partir de la gráfica. Se obtienen puntos fijos atractores, ciclos límite casi a la carta. En esta plática daré una introducción a estos sistemas de ecuaciones y presentaré lo que pueden ser los primeros pasos en aplicaciones cualitativas a la economía.
- Tercera charla, Dr. Roberto Casado, Universidad de Burgos, 17 de marzo a las 10:00 am. hora del centro de México.
Título de la plática: Descubriendo información en una red compleja usando aprendizaje por refuerzo
Resumen: En esta charla vamos a revisar los fundamentos del aprendizaje profundo y vamos a ver cómo se puede aplicar para descubrir información en una red compleja (ej: una red de ordenadores de una empresa). Para ello, primero vamos a definir el problema formalmente mediante un proceso de decisión de Markov finito, definiendo las funciones de valor y las políticas óptimas. Uno de los puntos más interesantes en el aprendizaje por refuerzo consiste en la estimación de las funciones de valor y el descubrimiento de las políticas óptimas. En esta charla, daremos unas breves pinceladas de como nosotros estamos afrontando este problema mediante la programación dinámica y métodos Monte Carlo para diseñar posibles soluciones de aprendizaje por refuerzo basadas en el aprendizaje por diferencias temporales o el enfoque denominado n-step bootstraping.
- Cuarta charla, Por Confirmar
- Quinta charla, Dr. Ángel Martín del Rey, Universidad de Salamanca, 28 de abril a las 10:00 am. hora del centro de México.
Título de la plática: Nuevas perspectivas en el diseño y análisis de modelos de propagación de malware
Resumen: El objetivo de esta charla es realizar un análisis crítico de los modelos matemáticos propuestos hasta la fecha para simular la propagación de código malicioso (malware) y explicitar las que, a mi juicio, son las principales líneas de investigación futura en este campo haciendo especial hincapié en el uso de otras técnicas como el Análisis de Redes Complejas, la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático o la Teoría de Complejos Simpliciales.
- Séptima charla, Dr. Guillermo Hernández, Universidad de Salamanca, 19 de mayo a las 10:00 am. hora del centro de México.
Título de la plática: Introducción a la ciencia de datos para matemáticos
Resumen: En este seminario se presentará la ciencia de datos como disciplina, incluyendo sus objetivos, técnicas y herramientas; todo ello desde el punto de vista de los egresados en matemáticas y bajo su consideración como posible salida profesional. Se utilizarán algunos ejemplos reales para mostrar cómo las técnicas matemáticas y las herramientas computacionales asociadas a las mismas permiten resolver problemas del mundo real.
