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Bienvenidos al curso Fundamentos matemáticos de ML
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Cómo sacarle el máximo partido al curso
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¿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
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Introducción
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Ejercicios de operaciones con Tensores
Resolución de Sistemas Lineales por Sustitución
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Introducción
La Norma de Frobenius
La Multiplicación de Matrices
La Matriz Simétrica y la Matriz Identidad
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La Inversa de una Matriz
Matrices Diagonales
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Ejercicios Finales Introducción al Álgebra Lineal
Ejercicios Finales Introducción al Álgebra Lineal
Introducción al Segmento
Aplicaciones de Matrices
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Valores y Vectores Propios
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Determinantes y Valores Propios
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Aplicaciones de los Valores y los Vectores Propios
Introducción al Segmento
Descomposición en valor singular
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La pseudo inversa de Moore Penrose
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Análisis de Componentes Principales
Recursos adicionales para seguir aprendiendo Álgebra Lineal
Introducción al Segmento
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El método por agotamiento
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Aplicaciones del cálculo
Cálculo de límites
Ejercicios de límites
Solución a los ejercicios de límites
Introducción al segmento
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Como obtener derivadas a partir de límites
La notación de las derivadas
Derivada de una constante
La regla de la potencia
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La regla de la suma
Ejercicios para practicar derivadas
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La regla del cociente
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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
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La propagación hacia atrás
Derivadas de orden superior
Ejercicios de Derivadas de Orden Superior
Ejercicios de Derivadas de Orden Superior
Introducción al segmento
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Recursos para seguir aprendiendo cálculo
Proyecto Final de Curso
Fin de la primera parte
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!

instructor

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  • Avatar
    Alexander
    (5)
    Excelente

    Siempre tiene que existir un principio y en este curso se genera toda esa información que uno necesita para comprender desde lo mas básico a lo mas avanzado, es un excelente curso.

  • 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

  • Avatar
    María del Mar
    (5)
    Las matemáticas hechas fáciles

    Juan Gabriel es un mago de estos temas. Ya puede ser física nuclear cuántica que él la explicará para que un niño de 5 años la entienda. Un curso muy recomendable sin duda alguna.

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    Increiblemente genial

    Es ideal tanto para principiantes como yo y para quienes buscan reforzar sus conocimientos. ¡Muy recomendable!

  • Avatar
    Caty
    (5)
    Una joya

    Estoy segura que asi como este curso me ha ayudado a mi tambien podra ayudar a otro compañero 100% recomendado

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