Rutas metodológicas para la modelización en ciencias
Aproximaciones a la neurociencia social
El libro Rutas metodológicas para la modelización en ciencias: Aproximaciones para la neurociencia social es un recorrido por algunos de los múltiples facto-res que implica la modelización matemática a partir de las discusiones y posturas del campo de Desarrollo de Modelizaciones en Ciencias del Laboratorio Interdisciplinar de Ciencias y Procesos Humanos (LINCIPI4). Se comprende que la modelización en ciencias es multifactorial y multiescalar,' por ende, debe transitar por diferentes órdenes como el ontológico, epistemológico, técnico y tecnológico, ético y teórico-práctico. Este libro es una invitación e introducción a la modelización desde la transdisciplina de la Neurociencia Social.
El libro inicia con la descripción de las rutas de la medición en el campo de la neurociencia social, luego plantea algunas herramientas para la modelización y termina con la revisión de la fractabilidad, las lógicas y la inteligencia artificial aplicadas a los desafíos transdisciplinares de la neurociencia social.
The book Methodological Paths for Modeling in Sciences: Approaches for Social Neuroscience is a journey through some of the multiple factors involved in mathematical modeling based on the discussions and positions of the Development of Modeling in Sciences field of the Interdisciplinary Laboratory of Sciences and Human Processes (LINCIPI4). It is understood that modeling in sciences is multifactorial and multiscale, therefore, it must traverse through different orders such as ontological, epistemological, technical and technological, ethical, and theoretical-practical. This book is an invitation and introduction to modeling from the transdiscipline of Social Neuroscience.
The book starts with the description of the routes of measurement in the field of social neuroscience, then proposes some tools for modeling and ends with the review of fractability, logics, and artificial intelligence applied to the transdisciplinary challenges of social neuroscience.
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
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Jorge Martínez Cotrina
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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.
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Roberto Suárez Ariza
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Médico Neurólogo, Magister en Educación. Docente del Programa de Psicología. Docente del Laboratorio Interdisciplinar de Ciencias y Procesos Humanos – LINCIPH.
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