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  Métodos numéricos con aplicaciones a la ingeniería es el resultado de un trabajo en el aula de clase de esta materia, dictada en diferentes universidades durante más de diez años; se presentan los temas de manera natural donde el estudiante, por medio de ejemplos aplicados, contextualiza los temas expuestos en el libro apoyándose en un software matemático (Matlab).
  Se presentan de manera didáctica y formal los temas correspondientes a la materia Métodos Numéricos que pertenecen al currículo de los pregrados de ingenierías; esta nueva edición contiene ejercicios matemáticos nuevos, modelamiento de problemas sencillos para que realice el estudiante poniendo en práctica los temas vistos de forma transversal en el desarrollo del curso. Además, incluye un capítulo adicional de ecuaciones diferenciales ordinarias.
  Dirigido a los estudiantes de las diferentes carreras de ingeniería, tanto de pregrado como de posgrado. Sirve como libro de consulta para las carreras de Economía y Administración de Empresas y como libro de apoyo para las carreras de Matemáticas, Física y Química por su desarrollo.
  Incluye
  
  - Desarrollo natural y cuantificación del error de todos los temas vistos.
  - Fórmulas de los temas explicados.
  - Ecuaciones diferenciales ordinarias, tema que se explica como resultado de aplicar integración numérica.
  Contenidos en el Sistema de Información en Línea (SIL)
  Al final del libro encontrará el código para ingresar al Sistema de información en Línea – SIL –

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  Modelos discretos en...

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  Con la aparición del COVID-19, ha crecido en la población general el interés en los modelos matemáticos de las enfermedades infecciosas. Es común escuchar sobre el número reproductivo básico R, el pico de la pandemia, las políticas de mitigación de la enfermedad, entre otras. Una de las contribuciones más importantes en epidemiología matemática es el modelo comportamental propuesto por Kermack y McKendrick formulado en 1927.

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  Es una herramienta de apoyo y de consulta para toda aquella persona interesada en dominar los fundamentos del aprendizaje automático y profundo, a tal punto que le permita aprender lo necesario para desarrollar sus propios modelos de aprendizaje aptos para realizar predicciones con base en los datos, para ello el autor hará uso en la mayoría de los casos de explicaciones teóricas y prácticas, que permitan al lector afianzar sus ideas y fortalecer su aprendizaje.
  El libro se encuentra dividido en dos partes la primera enfocada en el machine learning y sus diferentes algoritmos de regresión y clasificación, clustering, entre otros. La segunda parte comprende varias técnicas de deep learning donde estudiaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales como: redes densamente conectadas, redes convolucionales y redes recurrentes.

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  Ismail Can Karademir

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  Optimice sus redes sociales con un calendario de contenidos. 
  Una guía temática en profundidad sobre el calendario de contenidos para medios sociales como nunca antes se había escrito. 
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  En la vastedad del universo, donde la oscuridad cósmica se mezcla con la danza de las estrellas, existe un rincón misterioso que desafía la lógica y estira los límites de nuestra comprensión: el agujero negro. Este fenómeno gravitacional, donde la gravedad se vuelve implacable y la luz se desvanece en la insondable negrura, ha sido el tema de especulación, asombro y fascinación a lo largo de la historia de la astronomía.En este viaje intergaláctico, nos sumergiremos en las profundidades de uno de los agujeros negros más enigmáticos y colosales conocidos por la humanidad: Ton 618. Más que una simple curiosidad astronómica, Ton 618 representa un desafío a nuestras concepciones fundamentales del espacio y el tiempo, un testamento a la maravilla y complejidad que esconde el cosmos.

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