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Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning

Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning

Nivel Intermedio
16 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica

Domina el álgebra lineal aplicada a la IA. Aprende a manipular tensores, vectores y matrices con NumPy y Python. Calcula el producto punto para medir similitud, resuelve sistemas de ecuaciones y aplica la pseudoinversa en modelos de regresión lineal. Utiliza Google Colab para graficar con Matplotlib, analiza la norma L1/L2 y evita errores de multicolinealidad en tus entrenamientos

Profes del curso

Conoce quién enseña el curso

Daniel Erazo

Daniel Erazo

AI Software Engineer | Content Creator

AI Software Engineer | Content Creator

Opiniones del curso

4.8 · 77 opiniones

Daniel Uribehttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Daniel Uribe

@carlosduribe·

Gran curso y muy buen profesor

Edmund-Douwhttps://static.platzi.com/media/flags/ZA.png

Edmund-Douw

@edmundo133·

Muy interesante

Juan Diegohttps://static.platzi.com/media/flags/ES.png

Juan Diego

@ussaapontejuandiego·

Un curso en el que se puede reforzar la teoria, aplicarla y sobretodo entender el impacto de estos conceptos para el ML. La verdad se me hizo un curso muy intuitivo que recomiendo mucho

Jhon Alexander García Sierrahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Jhon Alexander García Sierra

@jhon.garcia948·

Me gustó mucho el Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning porque explica de forma clara y práctica los conceptos matemáticos clave para entender y aplicar modelos de IA.

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