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课程主页: https://www.udemy.com/course/matematica-para-ingenieros-upn/
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Coursera课程“MATEMATICA PARA INGENIEROS UPN”是为希望深入理解数据科学和机器学习背后数学原理的工程师和专业人士设计的。该课程由深度学习专家Jon Krohn博士主讲，旨在为学员提供线性代数和微积分的坚实基础，这些是数据科学算法和机器学习模型的核心。 课程内容涵盖了多方面，包括： * **线性代数基础**： * 线性代数的数据结构 * 张量运算 * 矩阵的性质 * 特征向量和特征值 * 用于机器学习的矩阵运算 * **微积分基础**： * 极限 * 导数与微分 * 自动微分 * 偏导数计算 * 积分运算 通过掌握这些数学概念，学员将能够更深入地理解现有算法，识别建模问题，并开发新的、更有效的解决方案，从而大大提升他们在数据科学领域的职业影响力。课程强调，数学是理解和建模宇宙的基石，其模式、数字和结构是数据科学的基础。
Las matemáticas constituyen el núcleo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Por lo tanto, para ser el mejor científico de datos que puedas ser, debes tener una comprensión práctica de las matemáticas más relevantes.Iniciarse en la ciencia de datos es fácil gracias a bibliotecas de alto nivel como Scikit-learn y Keras. Pero comprender las matemáticas que hay detrás de los algoritmos de estas bibliotecas te abre infinitas posibilidades. Desde identificar problemas de modelado hasta inventar soluciones nuevas y más potentes, entender las matemáticas que hay detrás de todo esto puede aumentar drásticamente el impacto que puedes tener a lo largo de tu carrera.Dirigido por el gurú del aprendizaje profundo, el Dr. Jon Krohn, este curso proporciona una firme comprensión de las matemáticas -a saber, álgebra lineal y cálculo- que subyacen en los algoritmos de aprendizaje automático y los modelos de ciencia de datos.Secciones del cursoEstructuras de datos de álgebra linealOperaciones tensorialesPropiedades de las matricesVectores y valores propiosOperaciones matriciales para el aprendizaje automáticoLímitesDerivadas y DiferenciaciónDiferenciación automáticaCálculo de derivadas parcialesCálculo integralLas matemáticas son el estudio de patrones, números y estructuras, fundamentales para comprender y modelar el universo.
