Cursos

CO-4611:Introducción al Modelaje Matemático.  Repaso de ecuaciones diferenciales. Resolución numérica de ecuaciones diferenciales. Modelos basados en ecuaciones lineales y análisis de estabilidad (crecimiento poblacional logístico, datamiento radioactivo, etc.). Modelos de ecuaciones diferenciales de segundo orden y análisis de estabilidad (Masa-resorte, péndulo y variantes de éstos).  Construcción y análisis de planos de fase para sistemas no lineales en dos  dimensiones. Ejemplos de modelos de sistemas no-lineales y sus análisis (Modelos poblacionales de interacción de especie, modelos de combate). Ecuaciones en diferencia lineales de primer y segundo orden.

CO-5611: Modelaje Matemático II.  Repaso de análisis de sistemas de ecuaciones no lineales.  Linealización alrededor de puntos de equilibrio. Modelos ecológicos (Lotka-Volterra, simbiosis, exclusión competitiva) y epidemiológicos (SIR, SIS, SEIR y variantes). Teorema de Buckinham-Pi y sus aplicaciones. Escalamiento. Modelos derivados de una ley de conservación.

 

CO-5612: Modelaje Matemático III.  Escalamiento. Modelos derivados de una ley de conservación. Repaso del método de las características para la resolución de una ecuación en derivadas parciales lineal de primer orden. Análisis de modelos de flujo vehicular. Ecuaciones de Reacción y Difusión. Análisis de estabilidad, soluciones de onda.  Aplicaciones en procesos biológicos y ciencias naturales.

 

CO-6612: Introducción a Redes Neuronales Artificiales.  Introducción a MATLAB. Redes de una capa. Técnicas de optimización como algoritmos de aprendizaje. Curvas de entrenamiento. Teorema de convergencia. Limitaciones. Redes multicapa. Algoritmo de retropropagación (backpropagation). Representación de salida y reglas de decisión.  Técnicas de simplificación de redes. Mejoras y limitaciones al algoritmo de retropropagación.  Redes de funciones de bases radiales. Teoria de regularización, redes regularizadas. Redes no supervisadas. Mapas de Kohonen.

 

    CO-4111: Taller de Resolución de Problemas aplicados a la industria. Esta asignatura tiene como propósito aplicar las destrezas aprendidas a lo largo de su carrera a problemas concretos y de interés y ayudarle a canalizar sus inquietudes sobre las distintas aplicaciones de la matemática en la vida real.  Al mismo tiempo permite conocer las necesidades específicas del mercado laboral y crear un vínculo necesario entre la academia formadora de futuros profesionales y la industria empleadora de estos profesionales.