Curso de Álgebra Lineal para Machine Learning
Nivel Intermedio
17 clases
3 horas de contenido
8 horas de práctica
curso de Fundamentos de Álgebra Lineal para Machine Learning Este curso introduce, de forma práctica e intuitiva, los conceptos esenciales de álgebra lineal que impulsan los modelos modernos de Machine Learning. A través de ejemplos en Python (NumPy/Matplotlib), conectarás teoría con aplicaciones reales como regresión lineal, PCA, embeddings, SVD y sistemas de recomendación. Aprenderás a pensar en términos de shapes, vectores, matrices y transformaciones, a resolver sistemas Ax=b con soluciones estables (pseudo-inversa y regularización) y a descomponer matrices para reducir dimensionalidad, comprimir información y extraer direcciones principales.
Operaciones con Vectores y Matrices
Multiplicación de Matrices
Construcción de un Modelo de Regresión Lineal
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Daniel Erazo
AI Software Engineer | Content Creator
Daniel Erazo es AI Software Engineer y emprendedor tecnológico, con especialización en Matemáticas Aplicadas, Desarrollo de Software e Inteligencia Artificial. Actualmente se desempeña como Product Owner en Muyu Education, startup de coaching docente con IA, y es fundador de Twility, iniciativa enfocada en soluciones de HR Tech. Ha desarrollado herramientas de análisis de datos y comportamiento social destacadas por medios como Forbes Ecuador, transformando algoritmos complejos en productos de impacto real. Lidera la comunidad técnica @daniiee, donde comparte contenido especializado en IA, Machine Learning y programación a través de YouTube, TikTok, LinkedIn e Instagram, ayudando a desarrolladores y entusiastas a potenciar sus habilidades con proyectos desafiantes e innovadores.
Proyecto del curso
ValoraX
Vas a construir desde cero, un modelo de regresión lineal “artesanal” para predecir el precio de una vivienda a partir de sus características (metros cuadrados, número de habitaciones). Entenderás cómo usar el Álgebra Lineal para lidiar con datos reales y ruidosos, aplicando la Ecuación Normal para convertir el problema de predicción en un sistema de ecuaciones matriciales. Más que solo escribir código, aprenderás a interpretar qué dicen las matrices sobre tus datos.
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