Domina los principales algoritmos de aproximación, interpolación, derivación e integración numérica con Python y adquiere los fundamentos matemáticos y computacionales esenciales para adentrarte en la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.
Domina los métodos numéricos con Python y aprende a implementar desde cero los algoritmos matemáticos que sustentan muchas de las técnicas utilizadas en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Data Science. En este curso descubrirás cómo funcionan los algoritmos de cálculo numérico, cómo evaluar su precisión y cómo resolver problemas matemáticos complejos mediante programación.
Aprenderás a identificar y controlar los errores numéricos, comprender las diferencias entre la aritmética de 32 y 64 bits y analizar la convergencia, estabilidad y fiabilidad de los algoritmos. Además, descubrirás cómo aplicar métodos de aproximación y búsqueda de raíces para resolver ecuaciones, incluso cuando no dispones de una expresión matemática explícita de la función.
Profundizarás en las técnicas de interpolación polinómica, derivación e integración numérica, aprendiendo a construir algoritmos capaces de aproximar funciones, calcular derivadas y estimar integrales. Todo ello mediante ejemplos prácticos que te permitirán comprender no solo cómo funcionan estos métodos, sino también cuándo utilizarlos y cuáles son sus limitaciones.
A lo largo del curso trabajarás con cerca de 50 algoritmos numéricos explicados e implementados paso a paso en Python, combinando fundamentos matemáticos, pseudocódigo y programación práctica. Tendrás acceso al código fuente en Google Colab y a materiales teóricos para experimentar, modificar y aplicar cada algoritmo a diferentes problemas.
Si quieres mejorar tus habilidades de programación científica con Python, fortalecer tus bases matemáticas para la Inteligencia Artificial y el Machine Learning o comprender los algoritmos que hay detrás de las herramientas que utilizas, este curso te ayudará a dar el siguiente paso. Pasa de ejecutar funciones sin entenderlas a desarrollar, analizar y validar tus propios algoritmos numéricos.
Repasa los conceptos esenciales de cálculo matemático para comprender y aplicar los principales métodos numéricos.
Aprende a calcular errores absolutos y relativos, analizar errores de redondeo y evaluar la precisión de los algoritmos.
Encuentra ceros de funciones mediante métodos como Newton-Raphson, punto fijo, secante y regula falsi.
Optimiza la velocidad de convergencia de los algoritmos utilizando las técnicas de Aitken y Steffensen.
Aplica técnicas de deflación y el método de Müller para encontrar raíces múltiples y soluciones complejas.
Construye polinomios de interpolación con Lagrange, Neville y Hermite para aproximar funciones a partir de datos.
Calcula derivadas aproximadas mediante algoritmos de tres y cinco puntos, analizando su precisión y limitaciones.
Aproxima integrales con los métodos del trapecio, Simpson y cuadratura de Gauss-Legendre.
Programa y analiza métodos numéricos en Google Colab, estudiando su orden de convergencia, precisión y fiabilidad.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
Doctor en Matemáticas con más de 30 años de experiencia docente. Especializado en Probabilidad y Estadística, Cálculo, Análisis de una y varias variables y Análisis Numérico, ha impartido docencia en los grados de Matemáticas, Biología y Bioquímica.
Matemática e Instructora Certificada de Unity. Imparte formación online en Matemáticas, Programación y Desarrollo de Videojuegos. Como cofundadora de Frogames Formación, diseña materiales didácticos y experiencias de aprendizaje que acercan estas disciplinas al mundo real de forma amena y divertida.
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