17/06/2026 | imac
Compartir

Compartir

Linkedin
BlueSky
Facebook
Mastodon
Whatsapp
Gmail
Imprimir

Seminari d'investigació: Teoria de la dualitat de Pontryagin-van Kampen

Títol: Seminari d'investigació: Teoria de la dualitat de Pontryagin-van Kampen (*). Professor: Salvador Hernández. Aula: Seminari d'Análisi. Horari: Dijous de 12:30 a 14:30 Programa: 1. Definicions bàsiques i propietats dels grups topològics. 2. Propietats adicionals dels grups topològics. 3. Integral de Haar 4. Grup dual i transformada de Fourier 5. Dualitat de Pontryagin-van Kampen 6. Topologia de Bohr y compactificació de Bohr 7.Apèndix: Fonaments d'àlgebra i topologia (*) Per a qualsevol informació addicional sobre el contingut del seminari, contacteu amb con S. Hernández

Curs: Una breu introducció a l’Intel·ligència Artificial

Ponent: Marina Martínez-García (IMAC).
Data i hora: 9 i 10 de juny, 12 h. Seminari TI2328DS del Departament de Matemàtiques.
Curs adreçat a persones amb formació prèvia en Matemàtiques o Enginyeria. L’objectiu és proporcionar una base sòlida per comprendre els conceptes clau de la intel·ligència artificial des d’una perspectiva matemàtica i estadística, amb especial èmfasi en les xarxes neuronals.

Curs d'introducció a la computació quàntica.

Del 9 al 12 de gener, Juanjo Rué (Universitat Politècnica de Catalunya) impartirà un curso d'introducció a la computació quàntica.
Horari: dilluns a dijous de 11:30 a 13:30.
Lloc: Seminari TI2328DL.

Formulari de inscripció: https://forms.gle/TYwR4M2XrW3mrtch9

Curs avançat IMAC: Introducción a la dinámica compleja

A partir del 15 de febrer, Jordi Canela (IMAC) impartirà un curso avançat al voltant dels sistemes dinàmics d'una variable complexa.
Horari: dimarts de 10 a 12.
Lloc: Seminari TI2328DL.

Curs. Transformers: cómo la atención transformó el mundo

Ponent: Rafael Berlanga (LSI, UJI).
Data i hora: 25 de juny, 12h i 8 de juliol, 11:30 h. Seminari TI2328DS del Departament de Matemàtiques.
Curs adreçat a persones amb formació prèvia en Matemàtiques o Enginyeria. L’objectiu és proporcionar una base sòlida per comprendre els conceptes clau de la intel·ligència artificial des d’una perspectiva matemàtica i estadística, amb especial èmfasi en les xarxes neuronals.