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
Operaciones con Vectores y Matrices
Multiplicación de Matrices
Construcción de un Modelo de Regresión Lineal
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Daniel Erazo
AI Software Engineer | Content Creator
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4.8 · 94 opiniones


jose zuñiga
Buen curso para programar vectores y aprende conceptos de algebra lineal. Yo habria usado esta misma idea de programar en el curso de Algebra lineal fundamentos y aplcaciones usando ejemplos de aplicación diferentes a ia para verlo en múltiples aplicaciones.

Luis Yaotzin Ramírez Rivera
material actualizado y ayuda a mejor comprensión de la matemática detrás del machine learning


Gabriel Guarin Salas
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

Jaime Pelaez Valencia
Las palabras no se procesan aisladas. Aprendí cómo el modelo glove-wiki-gigaword-50 transforma cada palabra en un vector de 50 dimensiones. El álgebra lineal no es teoría abstracta; es la estructura que nos permite medir la distancia entre ideas, calcular desvíos de recursos y automatizar procesos con código optimizado en NumPy. NUNCA PARAR DE APRENDER
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