Aprende a implementar algoritmos para operar con matrices y resolver sistemas lineales en Python, y aplícalos a problemas de IA y machine learning.
¿Quieres dominar las matemáticas y los algoritmos que hacen posible la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Data Science? Aprende Álgebra Lineal Numérica con Python desde sus fundamentos hasta la implementación de algoritmos avanzados para trabajar con matrices, resolver sistemas de ecuaciones lineales y calcular valores y vectores propios. Descubre cómo funcionan realmente los métodos numéricos que utilizan las librerías científicas y de aprendizaje automático más populares.
En este curso aprenderás a implementar más de 30 algoritmos numéricos en Python, comprendiendo no solo cómo funcionan, sino también cuándo utilizarlos, cómo evaluar su precisión y qué errores pueden producir. Combinaremos teoría matemática, pseudocódigo y programación práctica para que puedas desarrollar tus propias soluciones y comprender los fundamentos de herramientas como NumPy, SciPy y otras librerías utilizadas en computación científica.
Exploraremos los principales métodos de álgebra lineal computacional, comenzando por un repaso de matrices y operaciones fundamentales. Aprenderás a resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante métodos directos e iterativos, analizar su convergencia y seleccionar el algoritmo más adecuado para cada problema. También estudiarás técnicas para calcular valores y vectores propios, esenciales en aplicaciones como el análisis de componentes principales (PCA), la reducción de dimensionalidad y el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Todo el aprendizaje está diseñado para que puedas pasar de las matemáticas a la programación real con Python. Trabajarás con ejemplos explicados paso a paso, implementaciones completas en Google Colab y materiales teóricos descargables. Así podrás comprender los algoritmos desde dentro, mejorar tus habilidades de programación científica y desarrollar soluciones numéricas más eficientes, precisas y robustas.
Si eres estudiante, programador, científico de datos o profesional interesado en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Data Science o computación numérica, este curso te ayudará a construir una base matemática y algorítmica sólida. Deja de utilizar los algoritmos como cajas negras y empieza a entender, programar y aplicar los métodos numéricos que sustentan buena parte de la tecnología actual.
Repasa los conceptos esenciales de matrices, vectores y operaciones algebraicas para comprender los algoritmos numéricos.
Aprende a resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante el método de Gauss y sus variantes, implementando los algoritmos en Python.
Domina más de 10 algoritmos directos para resolver sistemas lineales, fundamentales en computación científica, Machine Learning e IA.
Implementa más de 10 algoritmos iterativos para aproximar soluciones de sistemas lineales y analizar su precisión y convergencia.
Aprende a implementar y comparar estos métodos iterativos para resolver sistemas de ecuaciones lineales de forma eficiente.
Aprende a factorizar matrices en productos triangulares, aplicar permutaciones y resolver sistemas con matrices tridiagonales.
Utiliza descomposiciones matriciales para calcular inversas y determinantes, optimizando la resolución de problemas numéricos.
Domina más de 10 algoritmos numéricos para calcular autovalores y autovectores, esenciales en Data Science, IA y reducción de dimensionalidad.
Descubre cómo aplicar la deflación de Wielandt para calcular múltiples valores y vectores propios de una matriz mediante métodos numéricos.
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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