Difference between revisions of "MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos"
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Presentación de esta clase: [http://prezi.com/vznqt17gg-6g/modelos-fenomenologicos/] y [https://drive.google.com/file/d/0B4cScV6cURycT1ExbEtsZVFxV3c/edit?usp=sharing] | Presentación de esta clase: [http://prezi.com/vznqt17gg-6g/modelos-fenomenologicos/] y [https://drive.google.com/file/d/0B4cScV6cURycT1ExbEtsZVFxV3c/edit?usp=sharing] | ||
| − | VEL capítulo 2, secciones 2.1 a la 2.3. | + | VEL capítulo 2, secciones 2.1 a la 2.3. Artificial neural networks for beginners |
| + | [http://arxiv.org/pdf/cs/0308031.pdf], Redes neuronales artificiales [http://www.uta.cl/charlas/volumen16/Indice/Ch-csaavedra.pdf]. | ||
Manual de Numpy. [http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html] | Manual de Numpy. [http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html] | ||
Revision as of 02:08, 28 March 2015
- PBL 2, planteamiento de la pregunta: Enseñanza y aprendizaje del concepto de simetría.
- Introducción y planteamiento de la pregunta de Investigación : [1]
- Lectura 1 [2]
- Lectura 2 Groups, Symmetry and Symmetry Breaking”. Albert Fässler. Mathematical Modeling in Education and Culture: ICTMA 10.
- MM&S:Principios: Modelos Fenomenológicos
- Métodos estadísticos
- Análisis de resultados de un estudio basado en M&S
Bibliografía:
Presentación de esta clase: [3] y [4]
VEL capítulo 2, secciones 2.1 a la 2.3. Artificial neural networks for beginners [5], Redes neuronales artificiales [6].
Manual de Numpy. [7]
Distribuciones de probabilidad en scipy: [8]
