El aprendizaje automático, o machine learning, es una rama de la inteligencia artificial que está transformando diversos sectores, desde la medicina hasta los negocios.
Esta tecnología permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente. Las matemáticas, especialmente el álgebra lineal, son fundamentales para comprender y aplicar los algoritmos utilizados en el machine learning.
Con la creciente demanda de profesionales capacitados en big data e inteligencia artificial, adquirir conocimientos en matemáticas y machine learning puede abrir nuevas oportunidades en el mercado laboral.
La Universidad de Londres ha lanzado un curso virtual de machine learning y matemáticas para principiantes, completamente gratuito y en línea.
Este curso es una oportunidad invaluable para aquellos que desean adquirir una base sólida en matemáticas, esencial en muchas áreas del conocimiento y en particular para el aprendizaje automático.
El curso titulado Matemática aplicada al aprendizaje automático se ofrece a través de la plataforma Coursera y es impartido por el Imperial College London, una de las universidades más prestigiosas del mundo.
Los instructores, David Dye y Samuel J. Cooper, son expertos en el campo y guiarán a los participantes a lo largo del curso.
El curso está diseñado para principiantes y no requiere experiencia previa en matemáticas avanzadas. A lo largo de aproximadamente 18 horas, los participantes aprenderán:
- Introducción al Álgebra Lineal: La relevancia del álgebra lineal en el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
- Vectores y Matrices: Conceptos fundamentales y operaciones básicas.
- Transformaciones Matriciales: Resolución de sistemas de ecuaciones lineales, matrices inversas y determinantes.
- Aplicaciones Prácticas: Implementación de conceptos matemáticos utilizando Python y cuadernos Jupyter.
Se divide en cinco módulos que cubren temas desde las operaciones básicas con vectores hasta la aplicación del algoritmo PageRank de Google.
Módulo 1: Introducción a los Vectores
- Videos: 27 minutos
- Lecturas: 25 minutos
- Cuestionarios: 65 minutos
Módulo 2: Operaciones con Vectores y Cambio de Base
- Videos: 43 minutos
- Cuestionarios: 60 minutos
Módulo 3: Resolución de Sistemas de Ecuaciones y Transformaciones Matriciales
- Videos: 57 minutos
- Cuestionarios: 60 minutos
- Tarea de programación: 30 minutos
Módulo 4: Aplicaciones en Imágenes y Transformaciones Matriciales
- Videos: 52 minutos
- Cuestionarios: 50 minutos
- Tareas de programación: 210 minutos
Módulo 5: Valores Propios y Vectores Propios
- Videos: 44 minutos
- Cuestionarios: 95 minutos
- Tarea de programación: 30 minutos
¿Cómo Registrarse?
Para inscribirse en el curso, sigue estos sencillos pasos:
- Visita la plataforma Coursera.
- Selecciona la opción de «Auditar curso» para acceder de manera gratuita.
- Regístrate utilizando tu correo electrónico y comienza a aprender.
