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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 CÓMO CITAR

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.

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
SOC000000 Sociedad y ciencias sociales > Sociedad y cultura: general
  1. Nombre
    • Jorge Martínez Cotrina


    • Información de autor disponible próximamente.

  2. Nombre
    • Roberto Suárez Ariza


    • Información de autor disponible próximamente.


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