Matemáticas y estadística

Matemáticas y Estadística para Inteligencia Artificial

Name: Matemáticas y Estadística para Inteligencia Artificial
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El curso de Matemáticas y Estadística para Inteligencia Artificial proporciona los fundamentos matemáticos y estadísticos necesarios para comprender y aplicar técnicas de Inteligencia Artificial. A lo largo de las diferentes secciones, los participantes explorarán conceptos básicos de matemáticas como ecuaciones, álgebra, cálculo, así como estadística descriptiva, probabilidad, distribuciones y estadística inferencial. Además, se aplicarán estos conocimientos en ejemplos prácticos utilizando Python.

Impartido por:

Arturo Sánchez Palacio

4.0 (2 valoraciones)

2 horas y 34 minutos · Curso

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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:

4.0

2 valoraciones

Contenido del curso:

- 2m
- Conceptos básicos: Números reales, concepto de variable y ecuaciones
  7m
- Álgebra básica: Expresiones algebraicas, ecuaciones lineales y sistemas de ecuaciones
  6m
- Fundamentos de cálculo: Introducción a las derivadas y las integrales
  10m
- Introducción a la probabilidad: Concepto de probabilidad, experimentos aleatorios y eventos
  6m
- Matemáticas con Python: Introducción a los módulos math y numpy
  13m
- Test de Autoevaluación
- Estadística descriptiva: Medidas de tendencia central, medidas de dispersión y de forma
  11m
- Probabilidad básica: Experimentos aleatorios, eventos y leyes de probabilidad
  12m
- Variables aleatorias y distribuciones: Concepto, tipos de variables aleatorias, distribuciones de probabilidad
  10m
- Estadística inferencial: Concepto y métodos básicos
  11m
- Cálculos estadísticos y contrastes de hipótesis con Python
  14m
- Test de Autoevaluación
- Aplicación de las Matemáticas en IA: Conceptos básicos de optimización, matrices y vectores
  7m
- Aplicación de la Estadística en IA: Regresión lineal, concepto de prueba de hipótesis
  9m
- Conceptos básicos de optimización: Introducción a los algoritmos de optimización en IA
  12m
- Práctica con datos reales: Aplicación de los conceptos aprendidos
  16m
- Test de Autoevaluación
- Conclusiones y próximos pasos
  1m

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