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Informe Semillero de Investigación 2023-2

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dc.contributor.authorOspina Muñoz, Walter Antonio
dc.contributor.authorJiménez Santacruz, Mateo
dc.contributor.authorRuiz Mejía, Daniel
dc.contributor.authorGarcia Escobar, Daniel
dc.contributor.authorRestrepo Hernández, Sebastián
dc.contributor.authorGrajales Grisales, Ana Cristina
dc.contributor.authorMoreno Mosquera, Luisa Fernanda
dc.contributor.educationalvalidatorOspina Muñoz, Walter Antonio
dc.contributor.educationalvalidatorJiménez Santacruz, Mateo
dc.contributor.educationalvalidatorRuiz Mejía, Daniel
dc.contributor.educationalvalidatorGarcia Escobar, Daniel
dc.contributor.educationalvalidatorRestrepo Hernández, Sebastián
dc.contributor.educationalvalidatorGrajales Grisales, Ana Cristina
dc.contributor.educationalvalidatorMoreno Mosquera, Luisa Fernanda
dc.date.accessioned2024-01-31T13:56:56Z
dc.date.available2024-01-31T13:56:56Z
dc.description.abstractspa: A lo largo del semestre, el equipo del semillero de investigación continuó en la exploración y estudio del ámbito de las redes neuronales. El objetivo primordial de este esfuerzo fue abordar computacionalmente la resolución de ecuaciones diferenciales parciales. Mediante un enfoque práctico, se lograron desarrollos significativos, entre ellos: (1) la creación de una red neuronal capaz de interpolar datos de manera efectiva hacia una función específica y (2) el diseño de otra red neuronal capaz de resolver ecuaciones diferenciales con condiciones de contorno particulares para modelar el comportamiento de un fluido entre dos placas paralelas. Esta experiencia no solo facultó al equipo para consolidar su comprensión de los fundamentos teóricos y prácticos de las redes neuronales, sino también para explorar su potencial en la resolución de problemas de índole compleja.
dc.description.abstractEnglish abstract: Throughout the semester, the research team continued their exploration and study of the field of neural networks. The primary goal of this effort was to computationally address the resolution of partial differential equations. Through a practical approach, significant developments were achieved, including: (1) the creation of a neural network capable of effectively interpolating data to a specific function, and (2) the design of another neural network capable of solving differential equations with specific boundary conditions to model the behavior of a fluid between two parallel plates. This experience not only empowered the team to solidify their understanding of the theoretical and practical foundations of neural networks but also to explore their potential in solving complex problems.
dc.description.semester2023-2
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/6385
dc.subject.proposalredes neuronales,
dc.titleInforme Semillero de Investigación 2023-2
dc.typeReporte
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