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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

• Las clases son en línea vía Zoom, cada clase se va grabando y te damos acceso a las grabaciones por 5 meses.
• Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS-México). ​
• Reserva con solo $599 MXN (30 USD) y paga el resto en la 4ta clase.
• ​Precio total $1599 MXN (80 USD). 
• Nuestros estudiantes en el extranjero (Colombia, Ecuador, Perú principalmente)  pueden pagar mediante Paypal. Contacta a Claudia Montaño mediante wa.me/5215539940156. 

Inicio y fin del curso

• Sábado 4 de Marzo 2023
• Sábado 20 de Mayo 2023
• No hay clases: 8 de abril 2023 (semana santa) 

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

• Sábados de 10 a 14hrs

(RESERVA) Matemáticas para Machine Learning

MX$599.00

Agotado

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Matemáticas para Machine Learning

MX$1,599.00

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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