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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 · 99 opiniones

Gustavo Gómezhttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

Gustavo Gómez

@gsordo284·

Buen 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

jose zuñigahttps://static.platzi.com/media/flags/CO.png

jose zuñiga

@jzuniga123·

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.

Fernando Briseño Renteriahttps://static.platzi.com/media/flags/MX.png

Fernando Briseño Renteria

@fernandobriseñorenteria·

Excelente curso, aunque los temas son algo complicados de entender a la primera el profesor los hace lo mas entendibles posible.

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