Colegio de matemáticas Bourbaki

Colegio de matemáticas Bourbaki Ofrecemos cursos perzonalizados, seminarios de lectura, mentorías y consultorías en Matemáticas desde nivel básico hasta posgrados.

Desde muchos puntos de vista hacer matemáticas ya no es como era antes. Nos gustaría honrar estos 50 años de intensas co...
20/08/2026

Desde muchos puntos de vista hacer matemáticas ya no es como era antes.

Nos gustaría honrar estos 50 años de intensas colaboraciones desde que se utilizó una computadora para demostrar el teorema de los 4 colores. Hemos elegido 10 documentos indispensables para entender esta profunda colaboración que hoy en día pasa por la IA y la Ciencia de Datos.

Si desean conocer más detalles sobre nuestra oferta académica, ¡no duden en escribirnos!

El teorema de Gauss-Markov afirma que el "best linear unbiased estimator" (BLUE) es el que se obtiene mediante el "ordin...
17/08/2026

El teorema de Gauss-Markov afirma que el "best linear unbiased estimator" (BLUE) es el que se obtiene mediante el "ordinary least square estimate", siempre y cuando se satisfagan ciertas hipótesis.

La relacionada teoría de "best linear unbiased prediction" y el desarrollo matemático de un teorema estilo Gauss-Markov en esta área fue mucho tiempo después.

Paul Pierre Lévy fue un matemático francés que contribuyó activamente a la teoría de la probabilidad, introduciendo conc...
07/08/2026

Paul Pierre Lévy fue un matemático francés que contribuyó activamente a la teoría de la probabilidad, introduciendo conceptos fundamentales como el de tiempo local en procesos estocásticos, distribuciones estables y funciones características.

Lévy fue a la École Polytechnique y publicó su primer artículo a los diecinueve años, en el que introdujo el teorema de Lévy-Steinitz. Su asesor fue Jacques Hadamard.

Durante la Primera Guerra Mundial, Lévy realizó trabajos de análisis matemático para la artillería francesa. En 1920, fue nombrado profesor de análisis en la École Polytechnique, y entre sus alumnos estuvieron Benoît Mandelbrot y Georges Matheron.

La IA avanza a gran velocidad, pero entender realmente cómo funcionan los modelos modernos sigue siendo un reto. Más all...
06/08/2026

La IA avanza a gran velocidad, pero entender realmente cómo funcionan los modelos modernos sigue siendo un reto. Más allá de utilizar herramientas o consumir modelos ya entrenados, existe una diferencia importante entre aplicar una técnica y comprender los principios que la hacen posible.
Con esa idea en mente, en el Colegio de Matemáticas Bourbaki abrimos una nueva edición del Track de Deep Learning Aplicado, una ruta de especialización enfocada en el estudio riguroso de las arquitecturas que hoy impulsan gran parte de los avances en inteligencia artificial.

Para solicitar información, ¡no dudes en escribirnos!

En 1988, los científicos Jerry A. Fodor y Zenon W. Pylyshyn publicaron el famoso artículo: Connectionism and Cognitive A...
05/08/2026

En 1988, los científicos Jerry A. Fodor y Zenon W. Pylyshyn publicaron el famoso artículo: Connectionism and Cognitive Architecture: A Critical Analysis. En este trabajo se cuestionó la capacidad de las redes neuronales para combinar tareas que ya han logrado aprender para realizar otras más sofisticadas.

Durante 35 años se discutió si esta limitante verdaderamente existía, y ha sido una tesis que todos los interesados en la Inteligencia Artificial y las redes neuronales tenemos muy presente.

Hace poco más de dos años se publicó en Nature el artículo que les compartimos, en el cual se introdujo la arquitectura y el entrenamiento llamado Meta-Learning for Compositionality (MLC).

Utilizando esta arquitectura se demuestra con numerosos experimentos que posiblemente Fodor y Pylyshyn no estaban en lo correcto. ¡Les recomendamos mucho la discusión al final del artículo!

Karl Pearson fue un destacado estadístico, matemático y biólogo inglés. Se le atribuye el establecimiento de la discipli...
04/08/2026

Karl Pearson fue un destacado estadístico, matemático y biólogo inglés. Se le atribuye el establecimiento de la disciplina de la estadística matemática.

Fundó el primer departamento de estadística del mundo en el University College London en 1911 y contribuyó significativamente al campo de la biometría y la meteorología.

Es conocido, entre otras cosas, por proponer la distribución chi-cuadrada para goodness of fit, la familia de distribuciones de Pearson y por acuñar el término de random walk.

Hace una semana se confirmaron los 4 ganadores de las medallas fields: Yu Deng, John Pardon, Hong Wang y Jacob Tsimerman...
04/08/2026

Hace una semana se confirmaron los 4 ganadores de las medallas fields: Yu Deng, John Pardon, Hong Wang y Jacob Tsimerman por sus grandes trabajos en matemáticas a lo largo de sus brillantes carreras.

Las predicciones que habíamos hecho sobre los ganadores fueron buenas y teníamos preparado este artículo para compartir con nuestros lectores la información general de sus trabajos. En los siguientes días publicaremos más detalles para que los interesados puedan conocer más sobre su investigación.

¡Muchas felicidades!

En el Colegio de Matemáticas Bourbaki insistimos en la distinción entre un producto que simplifica las tareas del analis...
03/07/2026

En el Colegio de Matemáticas Bourbaki insistimos en la distinción entre un producto que simplifica las tareas del analista o científico de datos y el conocimiento detrás de las herramientas en las que se sustentan estos productos. Sabemos que enseñar los fierros detrás de cualquier producto por más exitoso que sea es indispensable. Esto pasa desde ChatGPT hasta las bibliotecas de ML .

En este artículo hablaremos de los siguientes casos paradigmáticos:
1) RAG v.s. NotebookLM
2) Procesos estocásticos v.s. Prophet
3) Optimización bayesiana v.s. AutoML

Desde nuestro punto de vista, el riesgo no es usar productos sino confundir su uso con maestría. La interfaz se vuelve evidencia de competencia, cuando en realidad puede ser solo evidencia de familiaridad.

El balón del Mundial 2026 es un ejemplo de cómo conceptos provenientes de los sólidos platónicos, la teoría de grupos y ...
02/07/2026

El balón del Mundial 2026 es un ejemplo de cómo conceptos provenientes de los sólidos platónicos, la teoría de grupos y la mecánica de fluidos convergen en un objeto aparentemente genérico.

La geometría del balón oficial del Mundial 2026, llamado Trionda, está basada en uno de los cinco sólidos platónicos: el tetraedro. Mientras que el balón clásico de fútbol deriva del icosaedro truncado (la famosa estructura de 12 pentágonos y 20 hexágonos), el Trionda parte de un objeto mucho más simple con únicamente cuatro caras triangulares.

La dificultad matemática consiste en resolver un problema clásico de la geometría: ¿cómo aproximar una esfera mediante piezas planas? Adidas logra esto utilizando cuatro paneles con bordes curvos, de manera que las caras ya no son triángulos rectos sino regiones onduladas que, al ensamblarse, generan una superficie casi esférica. Desde el punto de vista topológico, la conectividad del tetraedro se conserva, pero la métrica se modifica para acercarse a una esfera suave.

La elección del tetraedro también tiene implicaciones relacionadas con la teoría de grupos y las simetrías. El tetraedro posee solamente 12 simetrías rotacionales, mientras que el tradicional balón basado en el icosaedro truncado posee 60. En términos matemáticos, esto significa que el grupo de simetrías del Trionda es considerablemente más pequeño. Para un objeto que gira rápidamente, una mayor simetría tiende a promediar las irregularidades de su superficie y a producir trayectorias más uniformes.

Una de las preocupaciones de los ingenieros aerodinámicos es que, al tener menos orientaciones equivalentes, pequeñas diferencias en la rugosidad de la superficie podrían traducirse en variaciones en las fuerzas aerodinámicas que experimenta el balón cuando rota lentamente, fenómeno relacionado con el denominado efecto knuckleball.

Les compartimos un artículo co-escrito por Michael Atiyah sobre las implicaciones en física de estos fascinantes conceptos matemáticos aplicados al deporte.

Andréi Andréyevich Márkov fue un matemático ruso reconocido por su trabajo en procesos estocásticos. Uno de sus temas pr...
30/06/2026

Andréi Andréyevich Márkov fue un matemático ruso reconocido por su trabajo en procesos estocásticos. Uno de sus temas principales de investigación fue el que se conoció más tarde como la cadena de Márkov.

Márkov y su hermano menor Vladimir demostraron la desigualdad de los hermanos Márkov. Su hijo, otro Andréi Andréyevich Márkov, también fue un matemático notable y realizó contribuciones a las matemáticas constructivas y a la teoría de funciones recursivas.

También era un jugador de ajedrez muy capaz, cercano al nivel de maestro.

Dirección

We Work
Mexico City

Horario de Apertura

Lunes 8am - 10pm
Martes 8am - 10pm
Miércoles 8am - 10pm
Jueves 8am - 10pm
Viernes 8am - 10pm
Sábado 8am - 4pm

Teléfono

+529992677399

Notificaciones

Sé el primero en enterarse y déjanos enviarle un correo electrónico cuando Colegio de matemáticas Bourbaki publique noticias y promociones. Su dirección de correo electrónico no se utilizará para ningún otro fin, y puede darse de baja en cualquier momento.

Contacto La Escuela/facultad

Enviar un mensaje a Colegio de matemáticas Bourbaki:

Atajos

Compartir

Categoría