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Curso

INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES INFORMADAS POR LA FÍSICA

  • Desde: 7/1/26
  • Hasta: 7/2/26
  • Campus de Valencia
  • Idioma: Castellano
  • Online

Promovido por:
Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial

Responsable de la actividad:
Vicente Juan Botti Navarro

Inscripción
Consulta las condiciones específicas de la actividad

Modalidad

Presencial Online Emisión en directo

0 horas

10,5 horas

0 horas
Lugar de impartición
on-line
Certificación

Aprovechamiento

Modalidad

ONLINE

Curso

2025-2026

ECTS

1,05

Campus

Valencia

0 h

Presenciales

10,5 h

Online

Ver condiciones de la actividad
Precio Colectivo
0 € Alumno UPV 
0 € Personal UPV 
0,00 € - Alumno UPV
0,00 € - Personal UPV
No permitido - Público en general

Objetivos

Introducir al alumno a las redes neuronales informadas por la física, razones, ventajas e inconvenientes. Demostración de su implementación en un caso sencillo de flujo de agua en un acuífero

Acción formativa dirigida a

Estudiantes UPV y Personal UPV

Profesores

  • Daniele Secci Profesional del sector

Metodología didáctica y sistemas de evaluación

Para conseguir superar la evaluación de la actividad y obtener la correspondiente certificación, se deberá superar el examen final del curso (apartado Exámenes).

El examen consiste en la realización de un test final. Para superar el curso se debe obtener, al menos, un 5 sobre 10 en el examen (las erróneas descuentan media respuesta correcta, las en blanco no descuentan).

Una vez realizado y enviado el examen se podrá ver el resultado en el apartado Calificaciones.

Aquellos que en un primer intento no obtengan el 50% de las respuestas acertadas en el examen, solamente dispondrán de una segunda oportunidad.

Temas a desarrollar

1. Introducción a las redes neuronales (1 h)
2. Redes neuronales informadas por la física (1 h)
3. Ejemplos de aplicación (1 h)
4. La ecuación de flujo en un acuífero (1 h)
5. Solución de la ecuación de flujo en un acuífero con una red neuronal informada por la física (1 h)
6. Diferenciación automática y propagación hacia atrás (1,5 h)
7. Herramientas Python para la implementación de redes neuronales informadas en la física (1 h)
8. Implementación de la solución de la ecuación de flujo en un acuífero con una red neuronal informada por la física (3 h)

Inscripción
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