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
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
AI Software Engineer | Content Creator
4.8 · 110 opiniones
Johan Camargo
@johan.camargo·
Entendimiento fundamental de las bases, excelente explicación.
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.
Braylin Alexander Jiménez Reynoso
@bajimenez·
Me gustaría unos cuantos ejercicios practicos más
Carlos Eduardo Castillo Ibarra
@carlosedcaib·
Indispensable para entender como funcionan las matrices en machine learning y su importancia. Explicaciones claras y bastante faciles de entender con ejercicios que ayudan a entender cada parte del proceso de funcionamiento de un modelo a nivel interno.
Comunidad
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Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender
