Descubre cómo la neurobiología y el aprendizaje automático se entrelazan en esta fascinante conferencia. Exploraremos las contribuciones de John Hopfield y Geoffrey Hinton, profundizando en el impacto de las redes de Hopfield, las máquinas de Boltzmann y sus aplicaciones. También abordaremos conceptos clave como la Paradoja de Levinthal y el principio de mínima energía, que amplían nuestra comprensión de los sistemas complejos.

​​​​​​​A través de ejemplos prácticos en Analytica y Python, demostraremos cómo estas teorías pueden resolver problemas del mundo real. Esta ponencia está diseñada para investigadores, estudiantes y profesionales interesados en el papel transformador del machine learning en la física y en el avance de la investigación interdisciplinaria.

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