Cálculo Matricial para Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Los algoritmos de aprendizaje automático a menudo parecen cajas negras, pero su mecanismo de aprendizaje central se basa en un único concepto matemático: el cálculo matricial. Este curso escrito desmitifica las matemáticas detrás de la optimización moderna, ayudándote a comprender cómo los gradientes impulsan las redes neuronales, los modelos de regresión y los algoritmos de clasificación. Lo que aprenderás: • Comprender los conceptos fundamentales de las derivadas de vectores y matrices • Calcular gradientes, Jacobianos y matrices Hessian para funciones multivariables • Aplicar la regla de la cadena matricial para derivar los pasos de retropropagación en redes neuronales • Analizar algoritmos de optimización como el descenso de gradiente desde una perspectiva matemática • Explorar conceptos modernos de diferenciación automática utilizados en frameworks de aprendizaje automático. Comenzarás con la terminología clave y las definiciones fundamentales antes de pasar paso a paso a las derivadas de vectores, las operaciones matriciales y sus aplicaciones directas en los algoritmos de entrenamiento. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos y principiantes en aprendizaje automático que desean construir una base matemática sólida sin prerrequisitos avanzados. Lee y domina el motor matemático que impulsa la inteligencia artificial moderna.