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Bienvenidos al curso Fundamentos matemáticos de ML
Introducción
El repositorio GitHub del curso
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
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
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La matriz de confusión
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Qué es el cálculo integral
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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!

instructeur

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  • Avatar
    Georges
    (5)
    Maintenant je comprends vraiment ce qui se passe derrière les modèles

    Ça m'a toujours frustré de ne pas comprendre la logique mathématique et ici ils m'ont aidé à déverrouiller ce savoir. J'adore comment ils connectent chaque formule avec son utilisation réelle dans l'apprentissage automatique. Ça m'a donné une base solide qui m'aide à me sentir beaucoup plus confiant dans ce domaine.

  • Avatar
    Raúl
    (5)
    Fondamentaux des mathématiques pour ML

    Excellent cours, j'ai beaucoup appris, merci beaucoup

  • Avatar
    Javi
    (5)
    Les mathématiques n'ont plus de secret

    J'ai toujours pensé que les chiffres ce n'était pas pour moi, mais la façon d'expliquer ici est super sympa. On te donne les bases justes pour que tu comprennes ce que tu fais sans te pourrir la tête avec des formules impossibles. Ça m'a donné beaucoup de confiance pour continuer à avancer dans ce monde.

  • Avatar
    Giovanni
    (5)
    Les mathématiques que je comprends enfin

    J'ai toujours eu un certain respect pour le Machine Learning à cause de sa charge mathématique, mais ce cours de fondamentaux fait que tout s'éclaire rapidement. Les concepts sont expliqués avec une logique impeccable et sans détours inutiles

  • Avatar
    Santiago
    (5)
    Fondamentaux très précieux

  • Avatar
    Nicolas
    (5)
    Assieds les fondations mathématiques pour le ML

  • Avatar
    Silvana
    (5)
    Les fondations qui soutiennent tout

    Ce cours sur les fondamentaux des mathématiques m'a permis de comprendre pourquoi les algorithmes fonctionnent comme ils le font. Il m'a donné la confiance pour suivre des cours plus complexes.

  • Avatar
    Sara
    (5)
    J'ai finalement compris les bases

  • Avatar
    Jackeline
    (5)
    Le meilleur, c'est que chaque concept se connectait avec des applications réelles.

  • Avatar
    Rocío
    (5)
    Très complet

  • Avatar
    Rosa
    (5)
    Intéressant et pratique

  • Avatar
    Nieves
    (5)
    Fondamentaux des Mathématiques pour le Machine Learning : maîtrise la base qui propulse l'intelligence artificielle

    Ce cours t'enseigne les concepts mathématiques essentiels qui soutiennent l'apprentissage automatique, en combinant la théorie rigoureuse avec des applications pratiques en Python, TensorFlow et PyTorch. Tu apprendras l'algèbre linéaire, le calcul différentiel et intégral, les statistiques, les probabilités, l'optimisation et la théorie de l'information, tout appliqué à des modèles réels. L'approche est progressive, avec des visualisations, des exercices guidés et des démonstrations interactives qui te permettent de comprendre comment fonctionnent les algorithmes « sous le capot ».

  • Avatar
    Angel
    (5)
    Fundamentos de Matemáticas para Machine Learning

    Ce cours offre une base mathématique solide pour ceux qui souhaitent comprendre comment fonctionnent les algorithmes de Machine Learning « sous le capot ». À travers des explications claires et des démonstrations en code, l'étudiant apprend les piliers essentiels : algèbre linéaire, calcul différentiel et intégral, statistiques et probabilités.

  • Avatar
    María
    (5)
    C'est exactement ce dont j'avais besoin pour me débarrasser de ma peur des mathématiques.

    Les explications sont super claires et je comprends finalement comment fonctionnent les choses derrière les machines. Super recommandé !

  • Avatar
    Samuel
    (5)
    Génial

    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

  • Avatar
    María del Mar
    (5)
    Les mathématiques rendues faciles

    Juan Gabriel est un magicien de ces sujets. Qu'il s'agisse de physique nucléaire quantique, il te l'expliquera de façon qu'un enfant de 5 ans la comprenne. Un cours très recommandable sans aucun doute.

  • Avatar
    Gabriela
    (5)
    La base que necesitaba

    Je ne pensais pas que les mathématiques pourraient être aussi utiles pour le Machine Learning jusqu'à ce que je suive ce cours. Maintenant, tout a plus de sens !

  • Avatar
    Carlos
    (5)
    Fondamentaux de Mathématiques pour Machine Learning - Explications claires et appliquées

    Ce cours est un excellent choix pour ceux qui cherchent à renforcer leurs bases mathématiques avant de se lancer dans le Machine Learning.

  • Avatar
    Joiser
    (5)
    Incroyablement génial

    C'est idéal à la fois pour les débutants comme moi et pour ceux qui cherchent à renforcer leurs connaissances. Très recommandé !

  • Avatar
    Caty
    (5)
    Un joyau

    Je suis sûre que comme ce cours m'a aidée, il pourra aussi aider un autre camarade 100% recommandé

  • Avatar
    Alexander
    (5)
    Excellent

    Il doit toujours y avoir un commencement et dans ce cours se génère toute cette information dont tu as besoin pour comprendre du plus basique au plus avancé, c'est un excellent cours.

  • Avatar
    Yeison
    (5)
    Excellent pour le ML

    Ce cours aide à comprendre toute la partie mathématique nécessaire pour les algorithmes de Machine Learning. De manière didactique et très facile, je peux comprendre et appliquer les mathématiques requises dans les modèles de ML. Merci beaucoup à l'équipe de Frogames

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