Primer semana:

Día 1. Sistemas dinámicos y elementos de la descripción de la dinámica de un problema. Puntos fijos, bifurcaciones, modelos aditivos para dinámica neuronal media. Ciclos limite. Link: https://drive.google.com/file/d/1hg9_QzdqWiNwQtkVI7vaedljSuMxENXV/view?usp=sharing

Día 2.  Redes neuronales sencillas y sus estados estacionarios. Puertas lógicas, redes de mas de una capa. Perceptrones y back propagation. Link:https://drive.google.com/file/d/1UKHscRJPs-PyNeWl4t9IptkO_ESvgvZK/view?usp=sharing

Día 3. El programa general de las redes en el campo de la inteligencia artificial. El flujo de trabajo en machine learning. Clasificación y regresión. Redes convolucionales. Link:https://drive.google.com/file/d/15N6Q8y8alncJEJ_LDjafLkG0jYNSqcHw/view?usp=sharing

Día 4.  Mas allá de la dinámica bidimensional. Soluciones ciasiperiodicas y caóticas en espacios de fase de dimensión mayor que dos. Descripción topológica de flujos. Link:https://drive.google.com/file/d/16d3To3Jnoayk2NQPQ1yr8sn47yUPk07h/view?usp=sharing

Día 5.  Embeddings. Reconstrucción de flujos.  El teorema de Takens, aplicaciones a la comparación entre modelos y datos. Caracterización de flujos complejos. Link: https://drive.google.com/file/d/18Ag3_1BR9VR2T_xwHDDR-DmPDWjqTuLL/view?usp=sharing

Segunda semana:

Día 6. Redes estacionarias y redes recurrentes. Redes convolucionales, auto-encoders, redes con excitadores e inhibidores, redes de Hopfield. Las redes recurrentes. El corazón dinámico detrás de una red recurrente. Link: https://drive.google.com/file/d/1kAdbIICKryaigEW9w0IkCCIj3oR8j3Tr/view?usp=sharing

Día 7. Reconstrucción de datos de señales espacio-temporales. Descomposición de Karhunen Loeve, proyección de Galerkin, reconstrucción de la proyección a partir de los datos por regresión rala. Link: https://drive.google.com/file/d/14Q-RbMzLWDGl01ze3HdcWmMf6QauXdJc/view?usp=sharing

Día 8.  Reducción de la dimensionalidad en un problema dinámico . Los problemas convectivos. Proyección de Galerkin. Teorema de la variedad central. Aplicación al problema de la ecuación de Swift Hohemberg. Link: https://drive.google.com/file/d/1kmwITR3ijkqWPc6H5CiZeXuKjLVOhLA1/view?usp=sharing

Día 9. Infiriendo ecuaciones diferenciales a partir de los datos. Sindy. El problema de la reconstrucción de campos vectores como un problema de ajuste de datos y regresión. Lasso. Aplicaciones a un experimento sobre respiración aviar. Link: https://drive.google.com/file/d/11LZ5dLsgdXQ6_QPXAqszuad73hYyGjqD/view?usp=sharing

Dia 10. Formas normales. La descripción de un sistema via ecuaciones diferenciales. Modelos minimales. Reducción a la forma normal. Del oscilador de relajación a la bifurcación de Hopf.