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Matemáticas básicas para Machine Learning
Contenido del curso
MÓDULO 1: Álgebra Lineal
Uso de herramientas para el curso
07:21Introducción a vectores y matrices I
09:28Introducción a vectores y matrices II
08:21Operaciones con vectores y matrices I
08:28Operaciones con vectores y matrices II
10:07Sistemas de ecuaciones lineales I
09:29Sistemas de ecuaciones lineales II
06:31Espacios vectoriales y subespacios I
12:54Espacios vectoriales y subespacios II
06:10Transformaciones lineales y sus propiedades I
12:57Transformaciones lineales y sus propiedades II
07:57Producto interno y norma I
09:59Producto interno y norma II
05:29Valores y vectores propios I
09:49Valores y vectores propios II
07:30Quiz Módulo 1
MÓDULO 2: Cálculo
MÓDULO 3: Probabilidad
MÓDULO 4: Optimización (pensando en su aplicación en Machine Learning)
MÓDULO 5: Estadística Descriptiva
Acerca de este curso
Esta formación de Matemáticas Básicas para Machine Learning abarca todos los conceptos matemáticos fundamentales necesarios para comprender y aplicar algoritmos de Machine Learning de manera efectiva. Desde Álgebra Lineal hasta Estadística Descriptiva, cada módulo se enfoca en proporcionar una base sólida en matemáticas para aquellos que desean incursionar en el campo del Machine Learning.
¿PORQUÉ ELEGIR APRUEBA XTREME?
🟢 Permite que el estudiante sea el actor principal de su aprendizaje y no el docente.
🟢 Fomenta procesos de aprendizaje autónomo y la autorregulación en la labor académica.
🟢 Incorpora una metodología que no utiliza la cátedra magistral.
🟢 Recibirás un certificado expedido por una Universidad con validez internacional.
🟢 Podrás convertirte en Profesional universitario en 12, 24 o 36 meses.
🟢 Mejora tus oportunidades laborales con tu título.
Instructor
360 Cursos
Valoraciones y reseñas de estudiantes
