MAT-283 Laboratorio de Modelación II
1º semestre 2019

En esta asignatura el estudiante analiza problemas provenientes de la ingeniería y propone modelos matemáticos para su solución, aplicando conocimientos de matemáticas avanzadas en el análisis de estos modelos. Entre las herramientas ocupadas se incluyen métodos de ecuaciones diferencias ordinarias y parciales, sistemas dinámicos, análisis numérico, inferencia estadística, optimización y control.

Pre-requisitos formales: Laboratorio de Modelación I (MAT-282), Optimización Nolineal (MAT-279), Inferencia Estadística (MAT-206), Optimización y Control (MAT-379), Análisis Numérico de EDP (MAT-277).

Programa oficial de la asignatura.

Profesor: Pablo Aguirre (pablo.aguirre [at] usm.cl)
Horarios de Consulta: Martes, 11.30-12.30hrs. Miércoles, 14.00-15.30hrs.
                                       Oficina F.328, DMAT, Edificio F.


Pauta de Evaluación de la asignatura
Update. Ponderación de notas:
Contrato inicial (50%)
Exposición Final (50%)

Notas de los contratos
Notas de las presentaciones              NUEVO!
Notas finales                                    NUEVO!


Fechas importantes:

Entrega de Contrato: Viernes 5 Abril.
Entrega Informe de Avance: Viernes 17 Mayo.
Exposiciones finales: Jueves 1 Agosto & Martes 6 Agosto, 15.40-17.10hrs.

Proyectos de trabajo

1)
Estudiante: Diego Álvarez
   
Proyecto: Predicción del valor de las cripto-monedas utilizando LSTM y redes neuronales recurrentes.
    Profesional responsable: Rodrigo Salas, Escuela de Ingeniería Civil Biomédica, Universidad de Valparaíso.


2)
Estudiante: José Fuentealba
   
Proyecto: Un modelo de aprendizaje colectivo en un ecosistema marino contaminado.
    Profesional responsable: Juan Manuel Florez, Investigador Joven, Departamento de Física, UTFSM.

3)
Estudiante: Edgard González
   
Proyecto: Cálculo de la correlación del "w.o.e." para variables tramificadas y sus propiedades.
    Profesional responsable:
Omar Risco, Analista Senior, Banco BCI.

4)
Estudiante: Patricio Toledo
   
Proyecto: Desarrollo de un chatbot mediante redes neuronales.
    Profesional responsable: Fernando Alarcón Moreno, Gerente Área de Transformación Digital, Seguros SURA.

5) Estudiante: Álvaro Valderrama
   
Proyecto: Modelo de clustering para inferir tipo de uso de salas a partir de programación académica.
    Profesional responsable: Alondra Rojas, U-Planner.

6) Estudiante: Gabriel Vidal
   
Proyecto: Aprendizaje automático aplicado al análisis de refactura en clientes de empresa sanitaria.
    Profesional responsable:
Rodrigo González Carvajal, Jefe de Desarrollo Comercial, ESVAL S.A.
   

Material útil
Su sugiere su uso únicamente como referencia.

Algunos ejemplos destacados de contratos:
contrato 1, contrato 2, contrato 3

Versiones pasadas del curso:
http://paguirre.mat.utfsm.cl/docencia.html

Algunos consejos para redactar reportes científicos:
http://paguirre.mat.utfsm.cl/siam.pdf
(incluye tips para escribir matemática para lectores no-matemáticos)



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Last updated 9 Agosto 2019.