Conceptos básicos de álgebra lineal y configuración del entorno de trabajo

1

Presentación del curso y la necesidad del Álgebra Lineal

2

Anaconda + Python, Creación de un entorno y actualización de paquetes

3

Uso de Jupyter Notebook

4

Creando las bases, escalares, vectores y matrices. ¿Qué es un tensor? ¿Cómo se representa?

Realiza operaciones básicas

5

Dimensión de un escalar, vector, matriz o tensor

6

Transposición, suma de matrices y escalares

7

Suma de matrices y vectores (broadcasting)

Operaciones con matrices

8

Producto interno entre una matriz y un vector

9

Producto interno entre dos matrices

10

Propiedades de las matrices: la multiplicación de matrices es asociativa y distributiva, no es conmutativa

11

Transposición de un producto de matrices

12

Cómo comprobar la solución de un sistema de ecuaciones lineal

13

Tipos especiales de matrices: Identidad, Inversa, Singulares

14

Aplicación de la inversa de una matriz para resolver un sistema de ecuaciones lineales

Sistema de ecuaciones lineales

15

Ejemplos de sistemas sin solución, con una solución y con infinitas soluciones

16

Graficar vectores

17

¿Qué es una combinación líneal?

18

¿Qué es un espacio y un subespacio?

19

Vectores linealmente independientes

20

Validar que una matriz tenga inversa

Normas

21

Qué es una norma y para qué se usa. Desigualdad Triangular

22

Tipos de normas: norma 0, norma 1, norma 2, norma infinito y norma L2 al cuadrado

23

El producto interno como función de una norma y su visualización

Matrices y vectores especiales

24

La matriz diagonal y la matriz simétrica: sus propiedades

25

Vectores ortogonales, matrices ortogonales y sus propiedades

26

Matrices ortogonales y sus propiedades

Otras funciones de álgebra lineal

27

El determinante y la traza

28

Cierre del curso. Continua con el Curso de Álgebra Lineal Aplicada a Machine Learning.

Aún no tienes acceso a esta clase

Crea una cuenta y continúa viendo este curso

Cierre del curso. Continua con el Curso de Álgebra Lineal Aplicada a Machine Learning.

28/28
Recursos

Aportes 58

Preguntas 0

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad? Crea una cuenta o inicia sesión.

Muchas gracias profesor, me ha gustado mucho el curso y siento que aprendí mucho 😄

Les comparto mis apuntes a mis compañeros:

https://colab.research.google.com/drive/1TfLogwp2FOHLbBI-TcW9Ae88RQNi0Bsz?usp=sharing

¡Me encantó este curso! Aunque fue complicado, el profesor lo explicó de manera excelente. Acá les comparto los apuntes en Notion que fui tomando:

Apuntes del Curso de Fundamentos de Álgebra Lineal con Python

Excelente curso, literalmente lo lleva a uno de la mano este profesor que ademas habla como locutor!

Muchas gracias por el curso, aporto mucho en mi desarrollo, seguire aprendiendo python en
la ruta de Data Science y luego iré por machine learning 😄

Le doy 100/100, de los cursos mejores explicados, el profesor no iba corriendo en cada diapositiva sino que le daba su debido tiempo a cada cosa.

Buen curso, buen profesor, buenas explicaciones 😄

Excelente curso!, uno de los mejores que he llevado hasta el momento!

Excelente curso! Me gusto mucho el docente. Aun que repetia algunos elementos, el docente los volvia a explicar. Era bonito tener un “Refresh” para cada clase. Tomarse con tranquilidad y tiempo es lo mejor, especialmente para los que recien estamos comenzando

Muy buen curso, a practicar bastante!

Excelente curso, muchas gracias!

Muchas gracias, muy bueno el curso, me gusto mucho

Excelente curso para aprender álgebra lineal con Python y NumPy. El profe explica muy bien.

El álgebra lineal y la estadística son pilares fundamentales para la ciencia aplicada, en particular la ciencias computacionales, la física y la química. El curso es muy bueno pero puede ser muy dificil para el no iniciado. Les recomiendo algunos libros de álgebra lineal que van de lo sencillo a lo más avanzado del área:

  • “Álgebra lineal” - Stanley Grossman.

  • “Aplicaciones de álgebra lineal” - Stanley Grossman

  • “Álgebra lineal” - John B. Fraleigh, Raymond A. Bauregard.

  • “Álgebra lineal” - Serge Lang.

  • “Álgebra lineal” - Stephen H. Friedberg, Arnold J. Insel, Lawrence E. Spence.

  • “Linear algebra: A geometric approach” - Theodore Shifrin.

  • “Álgebra lineal” - Kenneth Hoffman.

  • “Introducción al álgebra lineal” - Felipe Zaldivar.
    Algunos de ellos pueden encontrarlos de manera gratuita en Library Genesis, una página muy buena de libros.

excelente curso!!! >D

MIL GRACIAS PROFE !!!

Gracias, excelente contenido

Muy buen curso y excelente la forma de enseñar del profesor para entender los conceptos de forma simple.

Increíble el curso. Creo que aporta una base muy sólida para continuar con IA.

Buen curso, obviamente esta implicito el hecho de que debemos tener conocimientos previos en algebra lineal, despues de cierta clase me perdi en la metodologia, pero es cuestion de que vuelva a ver algunas clases y ya consolidare todo, y eso si, hacer los ejercicios pero experimentando con mi cuaderno de algebra a un lado.

Gracias profe por este excelente curso, estoy muy satisfecho por haberlo realizado.

Mas cursos con este profesor por favor, es excelente¡¡

Hola, compañeros les compartos apuntes que tome del curso en deepnote. Espero les sirva. link here

Hola!
Les comparto mis apuntes del curso que están en un notebook de JuPyter. Utilizo bastante notación en LaTeX y además agregué una que otra imagen de procedimientos a mano y gifs para hacer entendibles conceptos más complicados. 💜

Notas: Fundamentos_Algebra_Lineal_con_Python.ipynb

Tengo más notebooks de la ruta de aprendizaje de Machine Learning en ese repositorio y de algunos cursos externos.

Algebra lineal es un tem muy difícil y el profesor supo llevarnos desde lo básico hasta la práctica. MUY buen profesor

Agradezco mucho a el profe, estuve en datacademy!

Excelente curso y excelente profesor

Excelente profe!! de mis favoritos!!

Buen curso, me ayudo tanto a reformar mis conocimientos sobre algebra lineal y ahora aplicado por medio de python

Muy buen curso, quedamos con muchas expectativas así que sería bueno profundizar mas en uno próximo

Excelente curso.

A lo largo de este curso reafirmé conocimientos adquiridos en la carrera, así como aplicarlos en código y me fue bastante útil. Ya se que son temas algo complejos o difíciles de entender, pero con la práctica créanme que cada vez se vuelven más fáciles. Nunca paren de aprender!

Muy buen curso

Buen profesor , muy claro, rescato mi esperanza en platzi , después de las decepciones pasadas

Curso terminado, explica bien bueno a desempolvar mi libro de precalculo de la U para pulir mas lo aprendido

Muchas gracias profe

Excelente curso, super detallado y paso a paso

Muchas Gracias Profe, fue un gran curso para refrescar los conceptos de álgebra lineal!

Gracias Profesor, excelente explicación.

Muy buen curso, muy completo

Primero ire a Estadistica y analisis de datos con pyhton

¡Muchas gracias por todo la información entrega! Grande Sebastian.

Muchas gracias Profe, fue un excelente curso, entre este curso y unos cuantos vídeos complementarios recordé muchos conceptos de álgebra lineal

Que curso tan excelente! de verdad que aprendí un montón.

Muy buen curso, me gustó mucho.

Gracias por todo 😃

Gracias profe, excelente curso, me gustó bastante por que enseña las matemáticas complejas del álgebra lineal pero así mismo nos enseña como podemos aplicarlas en un lenguaje de programación, una buena base para comenzar en el campo del Machine Learning 😃

Muchas gracias, buen curso, vamos por el siguiente!

Excelente, muchas gracias me pareció verdaderamente útil.

Gracias Profe Sebastián, aprendí mucho, tiene una buena metodología desde mi punto de vista! Nunca para de aprender y tampoco de enseñar! Gracias!

Vaya que me he quejado con lo he considerado necesario. Y esta vez no me queda más que agradecerle al profesor el curso que ha dado. Jamás en mi vida había llevado álgebra lineal y la verdad es que he aprendido mucho en este curso… ya me siento más listo, ahora sí, para agarrar un buen libro de álgebra lineal y seguir por mi cuenta.

De los mejores cursos que he tomado en platzi.

muchas gracias master. aprendí mucho

Sebastián, muchas gracias
Gran curso, me ayudaste a visualizar y afianzar muchas cosas.
Me gusto muchísimo el curso

Felicito al instructor del curso por la oratoria en el mismo; Seria ideal tener este contenido con ejemplos de implementación.

Muchas gracias por el curso

Excelente gracias

Feliz de haber llegado hasta aquí y muy motivada a seguir con el curso de Algebra Lineal Aplicada a ML, con este excelente profesor! ❤️ ❤️ ❤️

Excelente instructor, tengo muchas ganas de ya empezar el de Algebra lineal para machine learning, gracias Platzi por colocar tan buen curso.