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Oscilaciones forzadas. Vibraciones y Ondas. Grado en Física.

Oscilaciones amortiguadas. Grado en Física

Pequeñas oscilaciones y dinámica del m.a.s- Vibraciones y Ondas. Grado en Física

En este curso altamente práctico y aplicado, se abordan los últimos avances en tecnologías de la ciencia de datos en el campo de la salud. Pensado para profesionales de la salud, incluyendo médicos, terapeutas, rehabilitadores y psicólogos, también es útil para tecnólogos en comienzos de su carrera o que se encuentren en un proceso de cambio y quieran profundizar más sobre problemáticas actuales y metodologías aplicadas a distintos problemas relacionados con la salud.

El temario está diseñado para proporcionar a los profesionales de la salud una base teórica sólida sobre las tecnologías de Machine Learning y AI, seguida de una amplia experiencia práctica en casos relevantes para su campo. Las tres horas iniciales se dedican a establecer los fundamentos necesarios, mientras que las siete horas restantes se centran en casos prácticos específicos que los profesionales de la salud pueden encontrar en su trabajo diario. Este enfoque permite a los participantes comprender y aplicar las metodologías y herramientas relevantes para abordar problemas y desafíos de la salud utilizando técnicas de Machine Learning y AI.

I. Teoría y Fundamentos (3 horas):

A. Introducción al Machine Learning y la Inteligencia Artificial en el ámbito de la salud.

B. Principios y técnicas fundamentales de Machine Learning y AI en salud

C. Ética y consideraciones legales en el uso de Machine Learning y la AI en salud

D. Ejemplos de éxito basados en soluciones ML y AI en salud

II. Casos Prácticos (7 horas):

A. Entorno de programación y herramientas estado del arte para el desarrollo de ML y AI

B. Clasificación supervisada y regresión con ejemplos prácticos de aplicación

C. Clasificación no supervisada y reducción de dimensionalidad con ejemplos prácticos de aplicación

D. Redes convolucionales para el análisis de imagen médica de aplicación

Clase 2

Principio de superposición para el Potencial eléctrico, 4 cargas colocadas en una circunferencia

Dado el campo escalar del potencial eléctrico obtendremos el campo vectorial del campo eléctrico calculando el gradiente y cambiando el signo.

Trabajo que hace un agente externo para mover una carga dentro del campo creado por un anillo cagado

Ley de Gauss

Carga suspendida por una cuerda dentro del campo uniforme creado por un plano infinito cargado

Flujo del campo eléctrico a través e la cara de un cubo producido por una esfera cargada colocada en su centro

Esta jornada pretende que el estudiantado UNED DÉNIA y sus Aulas de Benidorm y Xàbia, puedan aprender y conocer la forma de plasmar el TFG/TFM en un documento Word, de acuerdo con las normas UNE-ISO-690-2013, aplicando el estilo APA7-2022; para poder realizar una presentación escrita conforme las indicaciones de los equipos docentes, consistente en:

A) Portada, índice, abreviaturas, introducción, títulos/epígrafes, subtítulos/ subepígrafes, referencias/ bibliografía, anexos, apéndices, figuras, tablas etc.

B) Las formas de realizar citas en el texto:

Jurisprudenciales Leyes. Citas textuales, (menos de cuarenta palabras y más de cuarenta palabras) narrativas (basadas en el autor), parentética etc.  Mas de un autor/a.  Autor/a corporativo/a.    Varias obras de un mismo/a autor/a.  Revistas, videos etc.

C) Las notas a pie de página.

Se trata de un curso  de introducción a la computación cuántica , algunos conceptos de información y criptografía cuántica.  Entre los contenidos figura una introducción a los conceptos que se necesitan de álgebra lineal y mecánica cuántica necesarios para afrontar el curso. Al tratarse de un curso de introducción las implementaciones que se tratan son ejemplos sencillos.

Movimiento armónico simple y superposición de vibraciones.