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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/fundamentos-matematicos-para-machine-learning/
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课程名称：机器学习的数学基础 课程概述：欢迎来到中级机器学习数学课程。随着科技的发展，人工智能和机器学习已成为备受关注的话题。进入机器学习领域时，掌握相关的数学基础是至关重要的。通过结构化的教学方法，本课程旨在为学生提供解决与机器学习相关的数学问题所需的工具，包括应用线性代数、微积分、多变量微积分以及概率与统计的概念。 课程内容广泛，包括理论与实践部分。我们将首先快速回顾线性代数的基本概念，然后逐步深入更高级的主题，以下是主要的课程内容： - **线性代数**：回顾向量和标量、矩阵及其性质、向量空间和线性变换，最后研究特征值和特征向量。 - **微积分**：从极限与连续性开始，随后研究导数的正式概念及其求导规则，并探讨曲线下方的面积问题及近似积分。 - **多变量微积分**：研究多变量函数，扩展导数的概念，最终应用梯度、散度和旋度解决实际问题。 - **概率与统计**：学习基本的概率概念以及正态分布与二项分布，研究中心极限定理以及描述性和推断性统计，最后了解线性回归与相关性。 此外，本课程也是重新巩固工程或精确科学学科基础概念的良好机会，因其内容广泛且涵盖各主题的实践部分。总体而言，在机器学习的数学基础课程中，您将学习到为理解更复杂的高级数学概念打下基础的知识，这些知识将在机器学习中得到应用。该课程面向成年学生或在监护人同意下的学生开放。
Bienvenido al curso de matemáticas para machine learning nivel intermedio, actualmente la inteligencia artificial asi como el aprendizaje automatico son temas de gran interés relacionados con el avance tecnológico. Cuando empezamos en el mundo de Machine Learning es necesario tener las bases fundamentales con temas relacionados con las matematicas. A través de un enfoque estructurado, este curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes las herramientas necesarias para resolver problemas matemáticos relacionados con Machine Leraning que incluyen aplicar conceptos de álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, cálculo multivariable y probabilidad y estadística.En este curso se cubrirá una amplia gama de temas que incluyen tanto la parte teórica y práctica, empezaremos inicialmente con un breve repaso de conceptos básicos de álgebra lineal, para posteriormente pasar a temas más avanzados cuya base son los fundamentos del álgebra lineal.- Álgebra lineal. revisaremos conceptos como vectores y escalares, matrices y sus propiedades, espacios vectoriales y transformaciones lineales para poder finalizar con el estudio de los valorespropios y vectorespropios.- Cálculo diferencial e integral. comenzaremos con la definicion de limites y continuidad para posteriormente estudiar el concepto formal de la derivadas si como reglas de derivación, estudiaremos el problema del área debajo de una curva así como la integración aproximada.- Cálculo multivariable. comenzamos con el estudio de funciones de varias variables, para posteriormente extender el concepto de derivada, finalmente la aplicación del gradiente, divergencia y rotacional para problemas reales. - Probabilidad y estadística. se comienza con el estudio de los conceptos básicos de probabilidad así como las distribuciones normal y binomial, posteriormente pasaremos al estudio del teorema del límite central una aplicación muy importante en probabilida y estadistica, finalmente se estudia la estadistica descriptiva e inferencial para poder finalizar con el concepto de regresión lineal y correlación.Este curso también es una buena oportunidada para recordar los conceptos fundamentales para el inicio de una carrera en ingenieria o ciencias exactas debido a la amplio contenido así como a la parte práctica de cada tema. De forma general, en este curso de matemáticas para machine learning aprenderas las bases que posteriormente te ayudara a entender conceptos más dificiles de matemáticas avanzadas aplicadas a machine learning. El curso está destinado a ser adquirido por estudiantes mayores de edad o con el consentimiento de sus tutores.
