Centro de Ciencias del Comportamiento

📢 XXI CLAMOC – Belo Horizonte, Brasil 🇧🇷 (2–5 septiembre 2026) ###V Encuentro ABPMC + XXI CLAMOC Se abre la sumisión de trabajos científicos para este evento internacional dirigido a profesionales de psicología y áreas afines. 📅 Fecha límite: 2 de junio de 2026 ⚠️ Importante: debes contar con inscripción aprobada antes de enviar tu trabajo. 📝 Requisitos de resúmenes: 🌐 Idiomas: español, inglés o portugués ✏️ Título: máx. 100 caracteres 👥 Hasta 10 autores 🔤 Máx. 2000 caracteres (texto continuo) 🏷️ 3 a 5 palabras clave 🎤 Modalidades de participación: 🗣️ Comunicación oral: 15 min 👩‍🏫 Mesa redonda: requiere Doctorado 🧠 Simposio: Maestría/Doctorado 🖼️ Panel (póster): presentación presencial obligatoria 🌎 Participación especial ABPMC–CLAMOC Envía 2 propuestas temáticas 📨 (con resumen breve y palabras clave) para integrarte en mesas, sesiones y espacios de intercambio académico. 🖼️ Paneles: 📏 90 × 120 cm 📌 Incluir: título, autores, institución, introducción, método, resultados, conclusión, referencias y correo ⏱️ Montaje 30 min antes 👤 1 presentador por panel ℹ️ Notas: 📊 La Comisión organizará sesiones por afinidad temática 📧 Detalles se enviarán a trabajos aceptados 📩 Envío de propuestas: [email protected] 💡 Una gran oportunidad para difundir tu trabajo y fortalecer redes académicas en Latinoamérica 🌎✨ #Psicología #Investigación #Convocatoria #CLAMOC2026 #ABPMC #PsicologíaConductual #TerapiaCognitivoConductual #Academia #Ciencia #Latinoamérica #Investigadores #Congreso #Psicólogos #SaludMental #InvestigaciónCientífica

La obra, que relata los 13 años de prisión del actor durante la dictadura de Alfredo Stroessner, y busca llegar a las nuevas generaciones para evitar el olvido. El equipo detrás del documental Emilio Barreto: Ángeles y demonios anunció que la pieza ya se encuentra disponible para todo el público a través de la plataforma YouTube.

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REDES NEURONALES ARTIFICIALES, LAS MATEMÁTICAS DETRÁS DE LA IA

Las redes neuronales artificiales son, en esencia, un intento de traducir la intuición biológica al lenguaje de las funciones matemáticas. Aunque solemos imaginar "neuronas" conectadas, desde un punto de vista matemático estamos ante una máquina de aproximación universal. ​Aquí te explico cómo funcionan los conceptos matemáticos que las sustentan, explicados de forma conceptual: ​1. El Espacio de N-Dimensiones ​Imagina que cada dato que introducimos en la red (una imagen, un precio, una palabra) es un punto en un mapa.

En nuestra vida cotidiana usamos mapas de dos dimensiones (x, y), pero las redes neuronales trabajan en mapas de miles o millones de dimensiones.
​La "magia" matemática consiste en encontrar la posición exacta de esos puntos para poder agruparlos. Si la red ve fotos de perros y gatos, su trabajo es trazar una "frontera" geométrica que separe los puntos-perro de los puntos-gato en ese espacio multidimensional. ​2. Ponderación y Combinación Lineal ​Cada neurona realiza una operación de pesaje. Imagina que quieres decidir si una película te gustará. Tienes varios factores: el director, el género y la duración. ​A cada factor le asignas un "peso" (importancia).

​La suma de esos factores multiplicados por sus pesos es lo que matemáticamente llamamos una combinación lineal. ​Si la suma supera un umbral determinado, la neurona "se dispara" y pasa la información a la siguiente capa. Es, básicamente, una gran suma de importancias relativas.
​3. La No Linealidad: El "Pliegue" de la Realidad ​Si solo hiciéramos sumas, las redes neuronales solo podrían resolver problemas muy simples y "rectos". Pero el mundo es curvo y complejo.
​Para solucionar esto, las redes usan funciones de activación. Matemáticamente, esto actúa como si estrujáramos o plegáramos el papel del mapa de datos. Al introducir estas curvas, la red puede entender relaciones complejas donde las respuestas no son proporcionales a las entradas. ​

4. El Descenso del Gradiente: Bajando la Montaña
​El aprendizaje es un proceso de optimización. Al principio, la red se equivoca constantemente. El "error" se visualiza matemáticamente como una superficie montañosa llena de valles y picos. ​El pico representa un error alto. ​El valle más profundo representa el error mínimo (la perfección). ​La red utiliza el cálculo para saber en qué dirección debe dar el siguiente paso para "descender" hacia el valle lo más rápido posible. Ajusta sus pesos poco a poco hasta que llega al punto donde el error es casi cero. ​5. Propagación hacia atrás (Backpropagation) ​Es el algoritmo de "reparto de culpas". Cuando la red da una respuesta incorrecta, el sistema viaja desde la salida hacia atrás hasta la entrada. ​Matemáticamente, calcula cuánto contribuyó cada neurona al error final. Si una neurona tuvo mucha "culpa" del fallo, sus pesos se ajustan drásticamente; si apenas influyó, se dejan casi igual. Es un proceso de ajuste fino constante que permite que el sistema "aprenda" de sus propios errores.

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