Matemáticas para la Especialización en Aprendizaje Automático

Descripción del Curso online

Matemáticas para el aprendizaje automático. Aprenda acerca de los prerrequisitos matemáticos para aplicaciones en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Programa de Especialización (3 Cursos)
100% Online
Aprox. 2 meses para completar
Horario flexible
Nivel Principiante
Idioma: Inglés
Subtítulos: Inglés, Griego, Español
Usuarios: 29,418

Curso online impartido por Imperial College London

curso online ofrecido por Imperial College London
Acerca de este curso

Para muchos de los cursos de nivel superior en Aprendizaje Automático y Ciencias de Datos, usted necesita refrescarse en los fundamentos de las matemáticas – cosas que usted puede haber estudiado antes en la escuela o universidad, pero que se enseñó en otro contexto, o no muy intuitivamente, de tal manera que usted lucha por relacionarlo con la forma en que se utiliza en Ciencias de la Computación. Esta especialización tiene como objetivo cerrar esa brecha, poniéndole al día en las matemáticas subyacentes, construyendo un entendimiento intuitivo, y relacionándolo con el Aprendizaje Automático y la Ciencia de Datos.

Temario - ¿Qué aprenderás en este curso?

Plan de estudios – Lo que aprenderá de este curso

Introducción al álgebra lineal y a las matemáticas para el aprendizaje automático

En este primer módulo veremos cómo el álgebra lineal es relevante para el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Luego terminaremos el módulo con una introducción inicial a los vectores. En todo momento, nos centramos en el desarrollo de su intuición matemática, no en el desarrollo de algeb.

Los vectores son objetos que se mueven por el espacio

En este módulo, observamos las operaciones que podemos hacer con vectores – encontrando el módulo (tamaño), el ángulo entre vectores (punto o producto interno) y las proyecciones de un vector sobre otro. Podemos entonces examinar cómo las entradas que describen un vector dependerán de qué vectores w.

Matrices en Álgebra Lineal: Objetos que operan en Vectores

Ahora que hemos mirado los vectores, podemos pasar a las matrices. Primero nos fijamos en cómo usar las matrices como herramientas para resolver problemas de álgebra lineal, y como objetos que transforman vectores. Luego veremos cómo resolver sistemas de ecuaciones lineales usando matrices, que luego tomarán…

Las matrices hacen mapeos lineales

En el Módulo 4, continuamos nuestra discusión de matrices; primero pensamos en cómo codificar la multiplicación de matrices y las operaciones de la matriz usando la Convención de Suma de Einstein, que es una notación ampliamente utilizada en cursos de álgebra lineal más avanzados. Entonces, miramos cómo.

Valores propios y Vectores propios: Aplicación a problemas de datos

Los vectores propios son vectores particulares que no están girados por una matriz de transformación, y los valores propios son la cantidad en la que se estiran los vectores propios. Estas$0027cosas propias$0027 especiales son muy útiles en álgebra lineal y nos permitirán examinar el famoso algoritmo PageRank de Google para presentar los resultados de búsqueda en la web. Luego aplicaremos esto en código, que cerrará el curso.

Bienvenido al módulo 552s¿Qué son los valores propios y los vectores propios?

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la política de reembolso?

Si se suscribió, obtendrá un período de prueba gratuito de 7 días durante el cual podrá cancelar sin penalización alguna. Después de eso, no hacemos reembolsos, pero puedes cancelar tu suscripción en cualquier momento.

¿Puedo inscribirme en un solo curso?

Si! Para empezar, haga clic en la tarjeta del curso que le interesa e inscríbase. Puede inscribirse y completar el curso para obtener un certificado compartido, o puede auditarlo para ver los materiales del curso de forma gratuita. Cuando usted se suscribe a un curso que forma parte de una Especialización, queda automáticamente suscrito a la Especialización completa. Visite el panel de control de su estudiante para hacer un seguimiento de su progreso.

¿Hay ayuda financiera disponible?

Sí, Coursera proporciona ayuda financiera a los estudiantes que no pueden pagar la cuota. Solicitarlo haciendo clic en el enlace de Ayuda Financiera debajo del botón «Inscribirse» a la izquierda. Se le pedirá que complete una solicitud y se le notificará si es aprobado. Deberá completar este paso para cada curso de la especialización, incluido el proyecto final.

¿Puedo tomar el curso gratis?

Cuando te inscribes en el curso, obtienes acceso a todos los cursos de la Especialización, y obtienes un certificado cuando terminas el trabajo. Si sólo desea leer y ver el contenido del curso, puede auditar el curso de forma gratuita. Si no puede pagar la cuota,

¿Este curso es realmente 100% online? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?

Este curso es completamente en línea, así que no hay necesidad de ir a una clase en persona. Puede acceder a sus conferencias, lecturas y tareas en cualquier momento y en cualquier lugar a través de la web o de su dispositivo móvil.

¿Cuánto tiempo se tarda en completar la Especialización?

3/4 horas a la semana durante 3 a 4 meses

¿Qué conocimientos previos son necesarios?

Se requieren conocimientos de matemáticas en la escuela secundaria. El conocimiento básico de Python puede ser útil, pero no es necesario para los cursos 1 y 2. Para el curso 3 (dificultad intermedia) necesitarás conocimientos básicos de Python y entumecimiento para realizar las tareas.

¿Necesito tomar los cursos en un orden específico?

Recomendamos tomar los cursos en el orden en que se muestran en la página principal de la Especialización.

¿Ganaré créditos universitarios por completar la Especialización?

Esta es una especialización no crediticia.

¿Qué podré hacer al completar la Especialización?

Al final de esta especialización, usted habrá adquirido los conocimientos matemáticos necesarios para continuar su viaje y tomar cursos más avanzados en el aprendizaje de la máquina.

Inscríbete gratis

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *