Matemáticas y Estadística para Inteligencia Artificial
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- Fundamentos de las matemáticas: números reales, variables, ecuaciones, álgebra básica y cálculo.
- Introducción a la probabilidad y conceptos de estadística descriptiva.
- Variables aleatorias, distribuciones de probabilidad y estadística inferencial.
- Aplicación de las matemáticas y estadística en la Inteligencia Artificial: optimización, regresión lineal, algoritmos de optimización.
- Práctica con datos reales: aplicación de los conceptos aprendidos en un conjunto de datos utilizando Python.
Requisitos del curso
Se recomienda tener conocimientos básicos de programación en Python.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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- 2m
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Conceptos básicos: Números reales, concepto de variable y ecuaciones7m
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Álgebra básica: Expresiones algebraicas, ecuaciones lineales y sistemas de ecuaciones6m
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Fundamentos de cálculo: Introducción a las derivadas y las integrales10m
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Introducción a la probabilidad: Concepto de probabilidad, experimentos aleatorios y eventos6m
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Matemáticas con Python: Introducción a los módulos math y numpy13m
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Test de Autoevaluación
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Estadística descriptiva: Medidas de tendencia central, medidas de dispersión y de forma11m
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Probabilidad básica: Experimentos aleatorios, eventos y leyes de probabilidad12m
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Variables aleatorias y distribuciones: Concepto, tipos de variables aleatorias, distribuciones de probabilidad10m
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Estadística inferencial: Concepto y métodos básicos11m
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Cálculos estadísticos y contrastes de hipótesis con Python14m
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Test de Autoevaluación
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Aplicación de las Matemáticas en IA: Conceptos básicos de optimización, matrices y vectores7m
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Aplicación de la Estadística en IA: Regresión lineal, concepto de prueba de hipótesis9m
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Conceptos básicos de optimización: Introducción a los algoritmos de optimización en IA12m
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Práctica con datos reales: Aplicación de los conceptos aprendidos16m
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Test de Autoevaluación
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Conclusiones y próximos pasos1m
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Dudas frecuentes
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