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2 posts from septiembre 2017

09/06/2017

Curso de LaTeX, editor de textos científicos

Curso de LaTeX, editor de textos científicos

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El entorno LaTeX, es una herramienta diseñada para edición de texto científico que brinda al usuario una calidad visual de alta definición en fórmulas matemáticas, diagramas de diferente tipo y formatos para libros, presentaciones, poster y otro tipo de documento. Tal calidad difícilmente se logra en otros programas diseñados para texto plano.

  • Tipo de programa: Curso
  • Fecha: Curso disponible entre el 13 de septiembre y el 5 de diciembre de 2017
  • Número de horas: 80 virtuales
  • Modalidad: Virtual
  • Valor del curso:
    • Precio normal (hasta el 13 de noviembre): $ 500.000 COP
    • Comunidad konradista (hasta el 13 de noviembre): $ 425.000 COP
  • Fecha límite de pago: 13 de noviembre de 2017
  • Ciudad: Bogotá

Nota: Las inscripciones a este curso pueden realizarse en cualquier momento hasta el 13 de noviembre, teniendo en cuenta que es un curso de modalidad virtual. En el mismo momento de la inscripción se puede comenzar el curso.

Lograr en los asistentes al curso las habilidades básicas para el uso de LaTeX en la elaboración y edición de documentos requeridos en sus ambientes académico, laboral o personal.

El usuario estará en capacidad de:

  • Instalar y configurar las herramientas necesarias en el entorno LaTeX.
  • Crear y editar documentos que contengan fórmulas, tablas, y demás texto diferente al texto plano.
  • Hacer uso del entorno LaTeX para trabajar los formatos usados por revistas o ediciones académicas, ajustando sus propios textos a cualquier exigencia presentada para la aceptación de un artículo o poster.
  • Realizar presentaciones y poster en este entorno. Para eventos académicos nacionales e internacionales.
  1. Instalación y configuración de los diferentes aplicativos necesarios (Acrobat Reader, GsView, GhostScript, Miktex, WinEdt, TeXMaker, Gimp, entre otros auxiliares).
  2. Tipos de archivos generados por LaTeX: tex, dvi, bib, ps, pdf, log, etc
  3. Estructura de un documento LaTeX
    1. Tipos de documentos
    2. Tamaños y configuración de páginas
  4. Tipos de preámbulos y usos de librerías
  5. Documentos grandes
  6. Entorno matemático: símbolos y operadores, matrices, alineación y enumeración de ecuaciones
  7. Tablas y cajas
  8. Inclusión de imágenes externas: graphicx, graphics
  9. Creación de imágenes internas: TikZ
  10. Programas relacionados
  11. Bibliografía y estilos: amsrefs, BibTeX, entre otros
  12. Otros paquetes útiles
    1. Presentaciones: Beamer
    2. Posters: baposter, BeamerPoster, entre otros
  1. Estudiantes de pregrado y posgrado de carreras relacionadas con matemáticas, ciencias puras y aplicadas.

El curso se llevará a cabo en la modalidad virtual con 24 sesiones cuya duración es relativa a cada estudiante, bien sea 1 sesión por día o por semana (alrededor de 3 horas semanales). Las sesiones contarán con actividades o tareas donde cada estudiante mostrará su avance en los temas. El curso tendrá un tiempo máximo de 4 meses con la entrega de un artículo, una presentación en Beamer y un poster, donde sean utilizados todos los recursos vistos durante el curso.

Se requiere que cada participante tenga su propio equipo (Windows, Mac o Linux). El curso estará alojado en los servidores en los que la Institución tiene sus aulas virtuales.

¿Decidió tomar este curso? ¡Felicitaciones! puede realizar su inscripción y pago en línea a través de nuestra Plataforma de Servicios Financieros. Por favor, tenga en cuenta que al realizar el proceso acepta los términos y condiciones del programa. Luego de su inscripción, recibirá la orientación necesaria por parte de uno de nuestros asesores sobre la documentación necesaria (si el curso lo requiere) y sobre el inicio de clases.

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09/04/2017

VI Ciclo de Cursos Especiales: Aplicando Métodos Bayesianos a Problemas Biológicos

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En esta ocasión, el Ciclo de Cursos que organiza el Programa de Matemáticas de la Fundación Universitaria Konrad Lorenz está dirigido a investigadores que usan métodos estadísticos como parte de su trabajo y desean incorporar métodos Bayesianos a su quehacer científico. Se presentarán las ideas básicas de la inferencia Bayesiana y se introducirán modelos usados en la práctica, desde modelos sencillos hasta considerar modelos jerárquicos, los cuales proveen la posibilidad de incorporar no sólo información previa, sino consideraciones estructurales y relaciones entre parámetros en los modelos a través de variables latentes (no observables).

Los modelos serán ajustados usando software basado en métodos de Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Específicamente, se emplearán JAGS y STAN con sus respectivas interfaces en R.

Finalmente, se presentarán técnicas para la evaluación de los modelos ajustados. Las ideas serán ilustradas usando casos de estudio.

  • Tipo de programa: Curso
  • Fecha de inicio: 27 de noviembre de 2017
  • Fecha de finalización: 1 de diciembre de 2017
  • Número de horas: 10
  • Modalidad: Presencial
  • Horario: Lunes a viernes de 6:15 p.m. a 8:15 p.m.
  • Valor de matrícula:
    Precio normal: $ 118.000 COP
    Descuento konradista: $ 100.300 COP
  • Fecha límite de inscripción: 17 de noviembre de 2017
  • Certificado: Expedido por la Facultad de Matemáticas e Ingenierías
  • Ciudad: Bogotá

Matemáticos, estadísticos, físicos, químicos, biólogos e ingenieros ambientales.

Presentar las ideas básicas de la inferencia Bayesiana e introducir modelos usados en la práctica, desde modelos sencillos hasta considerar modelos jerárquicos, los cuales proveen la posibilidad de incorporar no sólo información previa, sino consideraciones estructurales y relaciones entre parámetros en los modelos a través de variables latentes (no observables).

  • Formar a los asistentes en estadística Bayesiana, modelo de Monte Carlo y Cadenas de Markov
  • Aplicar estos modelos en la biología
    Primer Curso: aplicando métodos bayesianos a problemas biológicos
  1. Ideas fundamentales de la Estadística Bayesiana: Teorema de Bayes. Modelos Bayesianos: Distribución previa, verosimilitud, distribución posterior. Inferencia en Modelos Bayesianos. Ejemplos.
  2. Métodos de cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Introducción al uso de software para el ajuste de modelos Bayesianos usando MCMC (JAGS, STAN) y R.
  3. Modelos Bayesianos Jerárquicos. Evaluación de modelos Bayesianos jerárquicos.
  4. Casos de estudio.

María-Eglée Pérez Hernández

Departamento de Matemáticas, Universidad de Puerto Rico, Campus Río Piedras

Los modelos serán ajustados usando software basado en métodos de Cadenas de Markov Monte Carlo (MCMC). Específicamente, se emplearán JAGS y STAN con sus respectivas interfaces en R. Finalmente, se presentarán técnicas para la evaluación de los modelos ajustados. Las ideas serán ilustradas usando casos de estudio.

Alejandro Cárdenas Avendaño

Docente del Programa de Matemáticas, Fundación Universitaria Konrad Lorenz
alejandro.cardenasa@konradlorenz.edu.co

Carlos Díez

Decano de la Facultad de Matemáticas e Ingenierías, Fundación Universitaria Konrad Lorenz
carlosa.diezf@konradlorenz.edu.co

¿Decidió tomar este curso? ¡Felicitaciones! puede realizar su inscripción y pago en línea a través de nuestra Plataforma de Servicios Financieros. Por favor, tenga en cuenta que al realizar el proceso acepta los términos y condiciones del programa. Luego de su inscripción, recibirá la orientación necesaria por parte de uno de nuestros asesores sobre la documentación necesaria (si el curso lo requiere) y sobre el inicio de clases.

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