Machine learning

Matemáticas para Machine Learning. Campo de estudio que le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente "Arthur Samuel, IBM, 1959.

Sin dar instrucciones a la computadora, vamos a dejar que la computadora aprenda por sí mismo. Para eso necesitamos de: Álgebra Lineal, Cálculo, Estadística y Probabilidad, Algoritmo y Optimización y por último Deeplearning.

Informaci

Inicia: 26 de mayo

Termina: 1 de septiembre

Asistencia: viernes

Horario: 15:00 a 19:00

Duración: 90 horas

Cupo: 15 alumnos

Temario parte I

Algebra lineal:

· Propiedades de los vectores

· Espacios vectoriales n- dimensionales

· Matrices

· Operaciones con matrices

· Matrices especiales

· Método Gauss-Jordan

Cálculo:

· Cálculo infinitesimal

· Cálculo diferencial e integral

· Cálculo vectorial

· Análisis de funciones

· Transformada de Fourier

Estadística y Probabilidad

· Análisis combinatorio

· Probabilidad

· Teorema de Bayes

· Varianza

· Distribuciones estándares

¿Por qué debes de elegir este curso?

1. Nos apasiona nuestro trabajo

2. Incluye Asesorías de matemáticas

3. Aplicamos quiz para retroalimentación

4. Instructores con experiencia en el área de matemáticas y programación

5. Se aplicarán 3 proyectos de la vida real para Machnine Learning

Requisitos

- Álgebra

Temario parte II

Algoritmos y optimización

· Estructura de datos

· Arboles binarios

· Hashing

· Backpropagation

Deep Learning

· Grafos

· Gradiente Descendiente

Inversión

$9,000.00

Incluye constancia por la STPS

Reservar

Nuestros instructores

Ivan García

Profesor con 10 años de experiencia capacitando a los alumnos en Matemáticas. Capacitador externo por la STPS con clave GAGI8405084T2-0005 desde el 2011.