Johan Camargo
@johan.camargo·
Entendimiento fundamental de las bases, excelente explicación.
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
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.
Bryan Castano
@Beaunix·Grandiosos Curso de LienalAlg , Este curso estuvo genial, el Profesor explcia muy bien, Yo he aprendido varias conceptos nuevos y subido mi nivel para ML. El curso es bueno auqneu deberia tener ejemplos mas reales.
EDWING ALFONSO ARENAS RUEDA
@tank335·en este curso se explica de una forma amena el tema de matrices y vectores aplicados a ejemplos usados en las operaciones matematicas de redes neuronales
William Santiago Alzate Barriga
@williamsantiagoalzate·Este curso es brutal se aprende muy bien todos los conceptos bases del machine learning, super recomendado
Ossman O. C.
@osscrv·Tener la teoría bien sólida
Pablo Joaquín Cruz
@joacru·Excelente curso. Profesor y contenido. Además, se enlaza perfecto con el curso previo de Álgebra Lineal, poniendo en práctica lo explicado anteriormente con teoría.
