Duración: 4 horas

Aprende los fundamentos del cálculo y su aplicación en el Machine Learning.

💡

¿Qué aprenderás?

Aprenderás los fundamentos del cálculo y las funciones.

Herramientas computacionales con Python.

Cálculo y análisis de derivadas y gradientes.

Aplicación de derivadas en la resolución de problemas prácticos.

Optimización de funciones en el contexto del Machine Learning.

Implementación del algoritmo de Backpropagation.

📚

Contenido del curso

Módulo Descripción
Módulo 1: Fundamentos del Cálculo y de las Funciones
En este módulo aprenderás los principios básicos del cálculo y las funciones, analizando su comportamiento y representación gráfica con Python.
Módulo 2: Funciones Univariables y Multivariables
Explorarás funciones de una y varias variables, comprendiendo su dominio, rango, composición y aplicaciones prácticas.
Módulo 3: Derivadas y Gradientes
Verás cómo calcular derivadas y gradientes para analizar el cambio, la optimización y los extremos de funciones matemáticas.
Módulo 4: Optimización en el Contexto del Machine Learning
Aprenderás a aplicar el cálculo de gradientes para optimizar funciones y reducir el error en modelos de aprendizaje automático.
Módulo 5: Backpropagation y Aplicaciones en Inteligencia Artificial
En este módulo explorarás el algoritmo de retropropagación y su papel en el entrenamiento de redes neuronales dentro de la inteligencia artificial.
📄

Descripción del Curso

Explora los fundamentos del cálculo aplicados al mundo del Machine Learning y la inteligencia artificial. Aprende a analizar funciones, derivadas y gradientes, y utiliza Python para representar y comprender su comportamiento. Domina las bases matemáticas que impulsan los algoritmos de optimización y descubre cómo el backpropagation permite entrenar redes neuronales de manera eficiente. Conecta la teoría del cálculo con su aplicación práctica en modelos inteligentes y desarrolla una comprensión sólida del corazón matemático de la IA.
🎒

¿Qué incluye el curso?

  • Clases teóricas claras con ejemplos reales.
  • Ejercicios guiados y notebooks en Colab listos para usar.
  • Actividades con código incompleto para que practiques resolviendo.
  • Acceso a recursos descargables y bibliografía recomendada.
👥

Público objetivo

  • Estudiantes y profesionales que deseen fortalecer sus bases matemáticas aplicadas al análisis y modelado de datos.
  • Personas interesadas en comprender los fundamentos del cálculo y su relación con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
  • Programadores o analistas con nociones básicas de Python que busquen aplicar herramientas computacionales para visualizar y analizar funciones.
  • Este curso es ideal como punto de partida antes de adentrarse en temas más avanzados como optimización de modelos, redes neuronales y Deep Learning.