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Rutas metodológicas para la modelización en ciencias
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Rutas metodológicas para la modelización en ciencias

Aproximaciones a la neurociencia social

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Estado: Activo
ISBN-13: 9789587908985
Idioma del texto: Español
Número absoluto de páginas: 202 Páginas
Tipo de edición: Nueva edición
Número de edición: 9
Ciudad de publicación: Bogotá D.C
País de publicación: Colombia
Fecha de publicación: 2022
Tipo de restricción de venta: Exclusivo para un punto o canal de venta
Distribuidor de la editorial: Universidad Externado de Colombia
Disponibilidad del producto: Disponible. Sin detalles.
Precio: (COP) 21200
Precio: (USD) 22

Presentación

Autores

La medición en neurociencia social Introducción

Conceptos básicos de medición en ciencia

Concepto de medición

Escala de medida

Cantidad, sistema de cantidades y unidades de medición

Sistemas de medición

Principales discusiones alrededor de la medición en ciencia

Procesos de medición en ciencias

La medición en neurociencia social

Desafíos de la medición en neurociencia social

Herramientas para la modelización en ciencias

Matemática y ciencias sociales

Otros enfoques desde lo cuantitativo y lo cualitativo

Integración de enfoques

Debates contemporáneos de las neurociencias

Positivismo y neurociencia

Discusión con las ciencias sociales

Suficiencia del sistema teórico de la neurociencia

Herramientas tradicionales

Análisis desde la perspectiva de redes

Otras dimensiones

Hacia la construcción de nuevas herramientas

Fractalidad para la neurociencia social

Geometrías euclidianas y no euclidianas

Geometría fractal: autosemejanza, dimensión y monstruos

Triángulo de Sierpitiski

Perímetro y área del triángulo de Sierpitiski

El conjunto de cantor

La curva de Koch

Dimensión rara

Tipos de fractales

Geometría de la naturaleza

Anatomía y fractalidad

Señales electrofisiológicas

Comportamiento fractal en señales

Fractales sociales

Lógicas y neurociencias

Inteligencia artificial para la neurociencia social

Inteligencia artificial

Sistemas de agentes inteligentes

Aprendizaje de máquina (MACHINE LEARNING)

Regresión lineal

K-Medias

Máquinas de Soporte Vectorial (Support Vector Machine SMVs)

Mezclas de Gaussianas Mixtas (Gaussian Mixed Modelling GMM)

Redes Neuronales Artificiales RNA (Artificial Neural Networks ANNs)

Aprendizaje profundo (DEEP LEARNING)

Campos populares en el uso de la inteligencia artificial

Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing NPL)

Visión por computador

Aplicaciones en neurociencias

Clasificación de señales de EEG

Procesamiento de imágenes médicas

Análisis de entrevistas abiertas

Referencias

  • SOC000000 CIENCIAS SOCIALES > General (Principal)
  • 300 Sociología y Antropología > Ciencias Sociales > Ciencias Sociales (Principal)
  • Ciencias sociales y humanas
Nombre invertido: Martínez Cotrina, Jorge
Biografía:

El profesor Martínez es licenciado en Química y Biología de la Universidad de La Salle; magíster en Gestión Ambiental para el Desarrollo Sostenible de la Pontificia Universidad Javeriana; y actualmente es candidato a doctor en Estudios Sociales de nuestra Casa de Estudios.

Es docente investigador de la Facultad de Ciencias Sociales y Humanas desde el año 2003; investigador del Centro de Investigaciones sobre Dinámica Social -CIDS– en el área de ‘Salud, conocimiento médico y sociedad’; director del Laboratorio Interdisciplinar de Ciencias y Procesos Humanos –LINCIPH-; y director de la Maestría en Neurociencia Social.

Nombre invertido: Suárez Ariza, Roberto
Biografía:

Médico Neurólogo, Magister en Educación. Docente del Programa de Psicología. Docente del Laboratorio Interdisciplinar de Ciencias y Procesos Humanos – LINCIPH.