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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 · 88 opiniones

CARLOS FRANCISCO PACHECO AREVALOhttps://static.platzi.com/media/flags/SV.png

CARLOS FRANCISCO PACHECO AREVALO

@pachecocf·

lo directo y sencillo del curso

Luis Yaotzin Ramírez Riverahttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

Luis Yaotzin Ramírez Rivera

@yaotzinluis·

material actualizado y ayuda a mejor comprensión de la matemática detrás del machine learning

Onkar Dass kaurhttps://static.platzi.com/media/flags/ES.png

Onkar Dass kaur

@onkar_56·

yes

Gabriel Guarin Salashttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Gabriel Guarin Salas

@gabriell·

Me gusto que los temas revisados en este tienen un hilo conductor y que los fundamentos de algebra lineal se pueden consultar dentro de platzi. El profe explica super bien y no intenta enredar con sus explicaciones

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