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119
Introducción
El repositorio GitHub del curso
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Tu cuaderno para tomar notas online sobre el curso
¿Qué es el Álgebra Lineal?
Una breve historia del Álgebra
Representar un sistema de ecuaciones lineales
Un ejercicio de álgebra lineal
Un ejercicio de álgebra lineal
Qué son los Tensores
Escalares
Vectores y Transposición de Vectores
Normas y Vectores Unitarios
Bases, Vectores Ortogonales y Ortonormales
Matrices
Notación Tensorial Genérica
Ejercicio Final de Estructuras de Álgebra Lineal
Rutas de Aprendizaje
Introducción
Transposición Tensorial
Aritmética Tensorial Básica y Producto de Hadamard
Reducción de Tensores
El producto escalar
Ejercicios de operaciones con Tensores
Resolución de Sistemas Lineales por Sustitución
Resolución de Sistemas Lineales por Eliminación
Visualización de Sistemas Lineales
Introducción
La Norma de Frobenius
La Multiplicación de Matrices
La Matriz Simétrica y la Matriz Identidad
Ejercicio de producto de matrices
La Inversa de una Matriz
Matrices Diagonales
Matrices ortogonales
Ejercicios Finales Introducción al Álgebra Lineal
Ejercicios Finales Introducción al Álgebra Lineal
Introducción al Segmento
Aplicaciones de Matrices
Transformaciones Afines
Valores y Vectores Propios
Determinantes de Matrices
Determinantes de orden superior
Ejercicios de determinantes
Determinantes y Valores Propios
Descomposición Propia
Aplicaciones de los Valores y los Vectores Propios
Introducción al Segmento
Descomposición en valor singular
Compresión de datos con SVD
La pseudo inversa de Moore Penrose
Regresión con la pseudo inversa
El operador Traza
Análisis de Componentes Principales
Recursos adicionales para seguir aprendiendo Álgebra Lineal
Introducción al Segmento
Introducción al cálculo diferencial
Introducción al cálculo integral
El método por agotamiento
Cálculo de infinitesimales
Aplicaciones del cálculo
Cálculo de límites
Ejercicios de límites
Solución a los ejercicios de límites
Introducción al segmento
El método Delta
Como obtener derivadas a partir de límites
La notación de las derivadas
Derivada de una constante
La regla de la potencia
La regla del múltiplo por un constante
La regla de la suma
Ejercicios para practicar derivadas
La regla del producto
La regla del cociente
La regla de la cadena
Ejercicios finales de derivadas
La regla de la potencia combinada con la regla de la cadena
Introducción al segmento
¿Qué es la diferenciación automática?
Diferenciación automática en Pytorch
Diferenciación automática en Tensorflow
La ecuación de la recta de regresión como grafo tensorial
Cómo funciona el aprendizaje en Machine Learning con Autodiff I
Cómo funciona el aprendizaje en Machine Learning con Autodiff II
Introducción al Segmento
¿Qué son las derivadas parciales?
Ejercicios de Derivadas Parciales
Ejercicios de Derivadas Parciales
Cálculo de Derivadas Parciales con Autodiff
Derivadas Parciales Avanzadas
Ejercicios de Derivadas Parciales Avanzadas
Ejercicios de Derivadas Parciales Avanzadas
Notación de las Derivadas Parciales
Regla de la Cadena para Derivadas Parciales
Ejercicios de Regla de la Cadena Multivariante
Ejercicios de Regla de la Cadena Multivariante
Recta de regresión en un punto
El gradiente del Coste Cuadrático
El descenso del gradiente del coste
El gradiente del error cuadrático medio
La propagación hacia atrás
Derivadas de orden superior
Ejercicios de Derivadas de Orden Superior
Ejercicios de Derivadas de Orden Superior
Introducción al segmento
Clasificación Binaria
La matriz de confusión
Las curvas ROC
Qué es el cálculo integral
Reglas básicas de integración
Ejercicios de integrales indefinidas
Integrales definidas
Integración Numérica con Python
Ejercicios de integrales definidas
Encontrar el área bajo la curva ROC
Recursos para seguir aprendiendo cálculo
Fin de la primera parte
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!

instructor

5.0 /5
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  • Avatar
    Yeison
    (5)
    Excelente para ML

    Este curso ayuda a comprender toda la parte matematica necesaria para los algoritmos de Machine Learning. De una forma didáctica y muy facil puedo entender y aplicar las matemáticas requeridas en los modelos de ML. Muchas gracias equipo de Frogames

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