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Bienvenidos al curso Fundamentos matemáticos de ML
はじめに
El repositorio GitHub del curso
Cómo sacarle el máximo partido al curso
Frogames Formaciónでリアルタイムにコースのノートを取る
¿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
はじめに
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
はじめに
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
Proyecto Final de Curso
Fin de la primera parte
Hemos terminado una aventura juntos, ¡pero vamos a por la siguiente!

講師

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  • アバター
    Jorge
    (5)
    Ahora sí entiendo qué pasa detrás de los modelos

    Siempre me frustraba no entender la lógica matemática y aquí me ayudaron a desbloquear ese conocimiento. Me encanta cómo conectan cada fórmula con su uso real en el aprendizaje de máquinas. Me dio una base sólida que me ayuda a sentirme mucho más seguro en este campo.

  • アバター
    Raúl
    (5)
    Fundamentos de matemáticas para ML

    Exelente curso, he aprendido un montón, muchas gracias

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    Javi
    (5)
    Las matemáticas ya no asustan

    Siempre fui de los que pensaba que los números no eran lo mío, pero la forma en que explican esto es súper amigable. Te dan las bases justas para que entiendas lo que haces sin complicarte la vida con fórmulas imposibles. Me dio mucha seguridad para seguir avanzando en este mundo.

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    Giovanni
    (5)
    Las matemáticas que por fin entiendo

    Siempre le tuve cierto respeto al Machine Learning por la carga matemática, pero este curso de fundamentos hace que todo haga clic rápidamente. Los conceptos están explicados con una lógica impecable y sin rodeos innecesarios

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    Santiago
    (5)
    Fundamentos muy valiosos

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    Nicolás
    (5)
    Asienta las bases de matemáticas para el ML

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    Silvana
    (5)
    Las bases que sostienen todo

    Este curso de fundamentos de matemáticas me hizo comprender por qué los algoritmos funcionan como lo hacen. Me dio seguridad para seguir cursos más complejos.

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    Sara
    (5)
    Por fin entendí las bases

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    Jackeline
    (5)
    Lo mejor fue que cada concepto se conectaba con aplicaciones reales.

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    Rocío
    (5)
    Muy completo

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    Rosa
    (5)
    Interesante y práctico

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    Nieves
    (5)
    Fundamentos de Matemáticas para Machine Learning: domina la base que impulsa la inteligencia artificial

    Este curso enseña los conceptos matemáticos esenciales que sustentan el aprendizaje automático, combinando teoría rigurosa con aplicaciones prácticas en Python, TensorFlow y PyTorch. Aprenderás álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, estadística, probabilidad, optimización y teoría de la información, todo aplicado a modelos reales. El enfoque es progresivo, con visualizaciones, ejercicios guiados y demostraciones interactivas que te permiten entender cómo funcionan los algoritmos “bajo el capó”.

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    Angel
    (5)
    機械学習のための数学基礎

    Este curso ofrece una base matemática sólida para quienes desean comprender cómo funcionan los algoritmos de Machine Learning “bajo el capó”. A través de explicaciones claras y demostraciones en código, el estudiante aprende los pilares esenciales: álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, estadística y probabilidad.

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    María
    (5)
    Es justo lo que necesitaba para quitarme el miedo a las matemáticas.

    Las explicaciones son súper claras y finalmente entiendo cómo funcionan las cosas detrás de las máquinas. ¡Súper recomendable!

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    Samuel
    (5)
    Genial

    Si eres como yo y te abruman los números este curso te va a encantar. explican todo de una manera sencilla y clara, y ahora las mates y yo somos amigos

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    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.

  • アバター
    Gabriela
    (5)
    La base que necesitaba

    No pense que las matemáticas podrían ser tan útiles para el Machine Learning hasta que tomé este curso. ¡Ahora todo tiene más sentido!

  • アバター
    Carlos
    (5)
    Fundamentos de Matemáticas para Machine Learning - Explicaciones claras y aplicadas

    Este curso es un gran acierto para quienes buscan fortalecer sus bases matemáticas antes de adentrarse en el Machine Learning.

  • アバター
    Joiser
    (5)
    Increiblemente genial

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

  • アバター
    Caty
    (5)
    Una joya

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

  • アバター
    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.

  • アバター
    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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