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dc.creatorPérez Quezada, Nora
dc.date.accessioned2025-10-25T01:15:57Z
dc.date.available2025-10-25T01:15:57Z
dc.date.issued2024-11-29
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3918
dc.descriptionConferencia videograbada de Nora Pérez Quezada (IIMAS-UNAM), transmitida en Youtube, sobre los fundamentos matemáticos detrás de la IA. Explica el rol de funciones, algoritmos, modelos y matrices para representar datos; la distancia euclidiana tanto para comparar resultados como clasificar; y la noción de caja negra en redes neuronales. Enfatiza cómo estos conceptos permiten describir, analizar y predecir fenómenos, la importancia de ajustar parámetros y de comprender los principios para mejorar modelos de IA.
dc.publisherUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationMultidisciplina
dc.titleLas matemáticas en la IA
dc.typeExposición
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsfundamentos matemáticos
dc.subject.keywordsfunciones
dc.subject.keywordsalgoritmos
dc.subject.keywordsmodelos
dc.subject.keywordsmatrices
dc.subject.keywordsdistancia euclidiana
dc.subject.keywordsredes neuronales
dc.subject.keywordscaja negra
dc.subject.keywordsclasificación
dc.subject.keywordspredicción
dc.identifier.urlhttps://www.youtube.com/watch?v=H_ljsePBCec
dc.identifier.bibliographiccitationPérez Quezada, N. (2024, noviembre 29). Las matemáticas en la IA [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=H_ljsePBCec
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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