MAIA4111 Matemáticas para Machine Learning
Este curso familiariza al estudiante con las técnicas matemáticas necesarias para el estudio del aprendizaje automático (machine learning). Estas técnicas pertenecen a las áreas del álgebra lineal, probabilidad y estadística, cálculo multivariable y optimización. Al finalizar el curso el estudiante tendrá́ la habilidad de organizar, manipular e interpretar cantidades tales como datos y parámetros de modelos en términos de vectores y matrices. También, tendrá la habilidad de hacer cálculos probabilísticos básicos tales como valores esperados y covarianzas, y de cuantificar incertidumbre en medidas de error basadas en datos. Además, podrá implementar algoritmos básicos de descenso de gradiente y verificar optimalidad de una solución de un problema de optmización convexo.
En este curso aprenderás:
- Manipular expresiones matemáticas que involucren funciones de múltiples variables, álgebra lineal y probabilidad y estadística, que se requieren en machine learning.
- Cuantificar incertidumbre en términos de probabilidad y estadística.
- Implementar algoritmos básicos de descenso de gradiente para minimizar funciones de múltiples variables.
Periodo en el que se ofrece el curso
2025
Idioma en el que se ofrece el curso
Español
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