ia.azc.uam.mx
It works on Linux!

:)*AM*AG*AR*:)

Dr. Oscar Herrera Alcántara

Profesor Investigador
Departamento de Sistemas
División de Ciencias Básicas e Ingeniería
UAM Azcapotzalco

 

 

 

Looking for Fractional Gradient Optimizers?

 

Adaptive Morphing Activation Function for Neural Networks

(source code available at GitHub)

Publicado en la Revista Fractal and Fractional, 29 de Julio de 2024
“Beyond ReLU, Sigmoid, Mish, Swish, Listh, Softplus, LReLU, FeLU, DeLU,… to fractional activation functions “

t

Inteligencia Artificial
Optimizadores fraccionales para redes neuronales

Python/Keras/Tensorflow

Python/PyTorch

Ciencia: Artículos publicados

Lista de artículos de investigación científica

Mis líneas de investigación

  • Análisis Multiresolución y Tight Frames
  • Transformada Wavelet Discreta y Continua
  • Redes Neuronales y aprendizaje profundo
  • Procesamiento de señales, multimedios y datos de sensores
  • Optimizadores con derivada fraccional: PyTorch, Keras/Tensorflow

Videoconferencias:

Funciones de activación adaptivas para Deep Learning
(Seminario de Wavelets 8 de agosto de 2024, Hora: 16:00 CDMX )

COMPUTACIÓN CUANTICA:
Entrelazameinto Cuántico. Teoría y Experimento – Dr. Alfonso Moisés Anzaldo Meneses (Seminario de wavelets 11-abril-2024, UAM-Azcapotzalco )
Parte 2: Computación cuántica
(Seminario de Wavelets 25 de abril de 2024, Hora: 16:00 CDMX )

Experto en wavelets y aprendizaje automático …

“Trabajando con wavelets desde 1997… teoría, práctica y explicación didáctica”
“Si has pensado usar la transformada de Fourier, seguramente te interesará mejorarlo con wavelets”
“¿Te interesa saber cómo y porqué funcionan las redes neuronales, crearlas, mejorarlas  y no solo usarlas como cajas negras?”

Una posible aplicación de las funciones wavelets es en redes neuronales como funciones de activación…

Mi libro de POO

Introducción a la POO con Java y Umbrello

* Librería UAM Azcapotzalco librería (LibroFest Metropolitano 2015)
* Libreria Virtual CBI

“Filosofía modele luego programe…”
“Los mejores desarrolladores no teclean… copian y pegan”
“Programar en Java no garantiza programar orientado al objeto, programar orientado al objeto no garantiza programar con patrones de diseño…”

Descarga recursos de apoyo

Paquete DEB de Umbrello para Xubuntu 20.04.

Archivos XMI y distro (archivo ISO) Xubuntu 12.04 LTS de 32 bits.

Los archivos XMI se abren como proyectos de Umbrello UML Modeller.
Se pueden generar automáticamente los códigos fuentes.
Aprender a documentar con doxygen, y ahorra muchas horas en documentación.

DESCARGA GRATIS todos los proyectos del libro de Umbrello UMU Modeller – 64Kbytes (xmi.zip)

Los archivos XMI están organizados por capítulo:

Capítulo 2. MetodoAtributoClaseParametro.xmi  Archivo OSCAR.xmi
Capítulo 3. CicloFor.xmi CicloWhile.xmi Ciclo DoWhile.xmi CondicionalIF.xmi Recursividad.xmi EntradaSalidaDeDatos.xmi
Capítulo 4. HeaderUML.xmi UMLNode.xmi ListUML.xmi ListABCCUML.xmi StackUML.xmi QueueWithList.xmi DoubleLinkingUML.xmi

Videotutoriales

1) Introducción a Xubuntu para POO


2) Un paseo por Umbrello y UML, astyle y doxygen

Introducción a la POO con Java y Umbrello

Editorial UAM, 2017
Autor: Oscar Herrera Alcántara

¿Qué tiene de interesante? o es otro libro más de Java

Incluye:
Definiciones y explicación de los principales conceptos de la POO

¿Sabías que además del operador new hay otros mecanismos para instanciar objetos? Carga dinámica, clonación y serialización.

Brinda las bases para continuar al modelado y desarrollo de aplicaciones con patrones de diseño.

Modelado orientado al objeto de estructuras de datos con implementación en Java de listas, pilas y colas.

 
 Para practicar comparto esta Distro  GNU/Linux Xubuntu 12.04 LTS (archivo OVA para Virtualbox) con las siguientes herramientas:

* Umbrello UML Modeller 2.0 modificada y recompilada
* Doxygen
* astyle
* Netbeans del repositorio de Xubuntu

Para instalar la distro en una maquina virtual con VirtualBox se pueden seguir los siguientes pasos:
1. Instalar VirtualBox
2. Seleccionar-Nuevo
3. Almacenamiento-Contolador:IDE-Vacio-Unidad CD/DVD -Elegir una unidad virtual de disco CD/DVD-Activar
4. Iniciar la distro en la máquina virtual
5. Desactivar la unidad de CD/DVD y reiniciar

Para instalar graphviz se pueden seguir los siguientes pasos:
6. sudo synaptic
enter user password (usado durante la instalación)
password de superusuario/sudoer
7. Recargar paquetes
8. Buscar graphviz
9. Marcar paquetes seleccionados
Aplicar
10. Disfrutar!

Para instalar  Netbeans desde el repositorio de Xubuntu se pueden hacer así:
$  sudo apt-get install netbeans
Para descargar el JDK – Java Development Kit –  se puede hacer desde su sitio oficial de Oracle

Para instalarlo (por ejemplo, si la descarga es jdk-8u31-nb-8_0_2-linux-i586.sh)  se puede ejecutar:
$ sh jdk-8u31-nb-8_0_2-linux-i586.sh

Seguir las instrucciones
Ejemplo:
Instalar el JDK en:
/home/usuario/jdk1.8.0_31
Install the Netbeans IDE to:
/home/usuario/netbeans-8.0.2

Para instalar las utilizades en el sistema operativo de la maquina virtualizada
Insertar la imagen .iso del “CD Guest Additions” ejecutar

$ cd /media/VBOX … depending of your version – depende de la version
$ sh autorun.sh

capture la clave de superusuario/sudoer cuando sea requerido
ejecute:
sh VboxLinuxAdditions.sh

Opcionalmente instalar el editor de textos gedit
$ sudo apt-get install gedit

archivo ISO

Docencia

Plataforma MOODLE

Curso:
*** Sistemas Operativos
Videotutoriales:
Video 1. Uso de palabra reservada “register” en un programa en C / Linux para reducir los tiempos de ejecución
Video 2. Uso de señales y eventos con Gnome Toolkit (GTK)
Video 3. Programa Hola mundo en Linux, con uso de Bash Shell y Makefile.
Video 4. Demostración de Shared Objects con Linux  (lo que serían DLL’s de Microsoft Windows)
Video 5. Demostración de memoria compartida

 Otros Cursos:
* POO
*Bases de datos
* Desarrollo de aplicaciones con Android
* Programación Estructurada 
* Algoritmos y estructuras de datos
ENTRAR A MOODLE PARA VER MAS CONTENIDO…

1) PandasDemo.ipynb — Demostración de la biblioteca Pandas
2) kerasNN.py — Demostración de Keras con una red neuronal
3) seabornDemo.ipynb — Demostración de la biblioteca Seaborn
4) sk_regresion.ipynb — Demostración de regresión con SciKit Learn
5) sklearn_MLP_RandomForest  — Demostración de una red MultiLayerPerceptron y de Random Forest
Acerca de…

Dr. Oscar Herrera Alcántara

  • Presea Lázaro Cárdenas del Instituto Politécnico Nacional (2002)
  • Medalla al Mérito Universitario en la Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco, Ingeniería en Electrónica (1997)
  • Doctorado en Ciencias de la Computación, Centro de Investigación en Computación CIC del IPN (2005)
  • Maestría en Ciencias de la Computación Centro de Investigación en Computación CIC del IPN (2000)
  • Ingeniero en Electrónica, UAM Azcapotzalco
  • Técnico en Electrónica del CECYT #11 Wilfrido Massieu, IPN
  • Miembro del Área de Investigación en Sistemas de Información Inteligentes, UAM Azcapotzalco
  • Cofundador del Seminario de Wavelets, UAM Azcapotzalco, 2017

Departamento de Sistemas
División de Ciencias Básicas e Ingeniería
Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco 


 

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