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Aprendices e investigadores orientados en física que exploran la base física del Principio de Libre Energía.
Un curso que conecta la física, la termodinámica y los fundamentos teóricos de la Inferencia Activa.
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El Curso de Física es un proyecto educativo del Instituto que desarrolla materiales de curso sobre los fundamentos físicos de la Inferencia Activa y el Principio de Energía Libre, abarcando termodinámica, teoría de la información y la física subyacente a la autoorganización biológica.
El Curso de Física explora la Inferencia Activa desde una perspectiva física, cubriendo cómo la termodinámica, la teoría de la información y la mecánica estadística sustentan el Principio de Energía Libre. Desarrolla materiales del curso conectando estos fundamentos con sistemas biológicos y cognitivos.
Se da la bienvenida a físicos, matemáticos y estudiantes con orientación cuantitativa interesados en los fundamentos teóricos de la Inferencia Activa.
Superficies clave
Recursos relacionados
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Audience: Newcomer
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Audience: Learner
Public START documentation site for tailored Active Inference learning and curriculum generation.
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Public GitHub organization for Institute repositories and open-source work.
Audience: Developer
Project repository for multiagent Active Inference modeling work.
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Generalized Notation Notation project repository for model communication.
Audience: Developer
Geospatial modeling repository connected to ecological and bioregional applications.
Audience: Researcher
Research and publication-oriented repository for the Active Inference Journal.
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Audience: Contributor
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Repositorios
Audience: Researcher
Computational meta-analysis of Active Inference literature with nanopublication and knowledge-graph outputs.
Audience: Learner
Active Inference and RxInfer.jl
Audience: Researcher
Ontology-oriented repository for shared Active Inference concepts and decentralized science knowledge infrastructure.
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Notebook-based applied Active Inference work connected to blockchain-adjacent and generative modeling examples.
Audience: Developer
Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
Audience: Researcher
Active Inference & Category Theory
Audience: Learner
For learning and exploring Probabilistic Inference
Audience: Researcher
Public content repository for the Active Inference Journal and related publication infrastructure.