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Descubre la matemática 

oculta detrás de la práctica

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Descarga: 

​Información Completa del Curso

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El taller tiene como objetivo proporcionar una descripción general de la importancia de conocer y entender la matemática oculta en los algoritmos de aprendizaje automático. Además, se pretende que los estudiantes, bajo una perspectiva diferente, entiendan los problemas que resuelven los algoritmos de aprendizaje automático y cómo lo hacen para generar un aprendizaje complementario teoría-práctica que les permita resolver problemas de manera más efectiva. Descarga las diapositivas del taller en el siguiente enlace (si está roto el enlace, reportalo). 

machine_learning_descubriendo_la_matemática_oculta.pdf
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Aclaraciones

• Puedes reservar con solo 499 pesos mexicanos (25 USD), y luego pagar el resto, para completar el precio total 1499 pesos mexicanos (75 USD). 
• Nuestros estudiantes en el extranjero (Colombia, Ecuador, Perú principalmente)  pueden pagar mediante Paypal. Contacta a Claudia Montaño mediante wa.me/5215539940156. 
• Tienes acceso a las clases grabadas hasta 3 meses después de terminar el curso.
• Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS-México)

Inicio y fin del curso

• Sábado 15 de Enero 2022
• Sábado 2 de Abril 2022

Horarios
48 horas, 4 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)

• Sábados de 10 a 14hrs

(RESERVA) Matemáticas para Machine Learning

MX$499.00

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Matemáticas para Machine Learning

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Objetivo del curso

Esclarecer los conceptos matemáticos en que se sustentan los métodos de aprendizaje automático y desarrollar la habilidad lógica para aplicarlos.

Casos de Estudio

• Funciones de pérdida: entropía cruzada binaria, entropía cruzada categórica, entropía cruzada dispersa, error cuadrático medio.
• Optimizadores por descenso de gradiente: estocástico, momento, adagrad, RMSprop, Adam.
• Regresión logística y máquinas de soporte vectorial (SVM)
• Árboles de decisión
• Reducción de dimensiones por análisis de componentes principales (PCA)

Contenido resumido del curso

1. Motivación
   
2. Fundamentos de Algebra lineal
   
3. Fundamentos de Geometría Analítica 
   
4. Descomposiciones Matriciales
   
5. Fundamentos de Cálculo Diferencial de una y varias variables
   
6. Fundamentos de Probabilidad y Distribuciones
   
7. Optimización 
   
8. Temas selectos de estudio (Votados por los estudiantes)
   

Herramientas a aprender a usar: numpy, sympy, matplotlib, sklearn, google colab, Jupyter