¡Necesitas aprender álgebra lineal! El álgebra lineal es quizás la rama más importante de las matemáticas para las ciencias computacionales, incluido el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la ciencia de datos, las estadísticas, las simulaciones, los gráficos por computadora, los análisis multivariados, las descomposiciones matriciales, el procesamiento de señales, etc.

¡Necesita saber el álgebra lineal aplicada, no solo el álgebra lineal abstracta! La forma en que se presenta el álgebra lineal en los libros de texto de hace 30 años es diferente de cómo los profesionales usan el álgebra lineal en las computadoras para resolver aplicaciones del mundo real en aprendizaje automático, ciencia de datos, estadística y procesamiento de señales.

Por ejemplo, el "determinante" de una matriz es importante para la teoría del álgebra lineal, pero ¿debería realmente usar el determinante en aplicaciones prácticas? La respuesta puede sorprenderlo, ¡y está en este curso! Si está interesado en aprender conceptos matemáticos, álgebra lineal y análisis matricial, pero también desea aplicar esos conceptos al análisis de datos en computadoras (por ejemplo, estadística o procesamiento de señales), ¡este curso es para usted! Verá todos los conceptos matemáticos implementados en MATLAB y en Python.

Aspectos únicos de este curso Explicaciones claras y comprensibles de conceptos y teorías en álgebra lineal.

Varias explicaciones distintas de las mismas ideas, que es una técnica probada para el aprendizaje.

Visualización mediante gráficos, números y espacios que refuerza la intuición geométrica del álgebra lineal.

Implementaciones en MATLAB y Python.

Com'on, en el mundo real, ¡nunca resuelve problemas matemáticos a mano! ¡Necesita saber cómo implementar las matemáticas en el software! Temas de principiantes a intermedios, incluidos vectores, multiplicaciones de matrices, proyecciones de mínimos cuadrados, autodescomposición y descomposición de valores singulares.

Fuerte enfoque en los aspectos orientados a aplicaciones modernas del álgebra lineal y análisis de matrices.

Explicaciones visuales intuitivas de diagonalización, autovalores y autovectores, y descomposición de valores singulares.

¡Mejore sus habilidades de codificación! Necesita tener un poco de experiencia en codificación para este curso (no enseño Python o MATLAB en la primaria), pero definitivamente mejorará sus habilidades de programación científica y de análisis de datos en este curso.

Todo se explica en MATLAB y en Python (principalmente usando numpy y matplotlib; también sympy y scipy y algunas otras cajas de herramientas relevantes) .

Beneficios de aprender álgebra lineal Comprender estadísticas que incluyen análisis de mínimos cuadrados, regresión y multivariante.

Mejorar las simulaciones matemáticas en ingeniería, biología computacional, finanzas y física.

Comprender la compresión de datos y la reducción de dimensiones (PCA, SVD, autodescomposición) Comprender las matemáticas subyacentes al aprendizaje automático y los algoritmos de clasificación lineal.

Conocimiento más profundo de los métodos de procesamiento de señales, particularmente los métodos de filtrado y subespaciales multivariados.

Explore el vínculo entre álgebra lineal, matrices y geometría.

Obtenga más experiencia en la implementación de matemáticas y la comprensión de conceptos de aprendizaje automático en Python y MATLAB.

El álgebra lineal es un requisito previo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA).

Por qué estoy calificado para impartir este curso: He estado usando el álgebra lineal extensamente en mi investigación y enseñanza (en MATLAB y Python) durante muchos años.

He escrito varios libros de texto sobre análisis de datos, programación y estadística, que se basan ampliamente en conceptos de álgebra lineal.

Entonces, ¿qué estás esperando? Mira el video introductorio del curso y los videos de muestra gratuitos para obtener más información sobre los contenidos de este curso y sobre mi estilo de enseñanza.

Si no está seguro de si este curso es adecuado para usted y desea obtener más información, no dude en ponerse en contacto conmigo antes de inscribirse.

¡Espero verte pronto en el curso! Miguel