Essential Math for AI Programming & Data Structures

Resumen

Matemáticas Esenciales para IA:

Este curso fundamental es la primera parte de una serie de dos partes destinada a asegurar que los estudiantes posean las habilidades matemáticas necesarias para estudios avanzados en IA. Abordando matemáticas discretas, cálculo, álgebra lineal y teoría de la probabilidad, prepara a los estudiantes para temas más complejos de IA al revisar conceptos clave aplicables a la inteligencia artificial.

Los participantes ganarán confianza para avanzar en cursos de IA al cerrar cualquier brecha en el conocimiento matemático esencial.

Las habilidades desarrolladas incluirán recordar y aplicar conceptos básicos en matemáticas para resolver desafíos relacionados con IA. Aprenda del distinguido profesor Daniel Bauer de Columbia Engineering y aproveche esta oportunidad para destacarse en el sector de IA en rápida evolución.

Programación y Estructuras de Datos:

Como el segundo curso de la serie, este curso refresca los conceptos clave de programación y estructuras de datos esenciales para IA.

Se centra en aprovechar las estructuras de datos integradas de Python y los conceptos de programación para el desarrollo efectivo de algoritmos y la manipulación de datos.

Al finalizar el curso, los estudiantes emplearán hábilmente paquetes de Python para análisis de datos, visualización, computación numérica y aprendizaje automático. Obtenga experiencia práctica con la codificación, depuración y utilización de las bibliotecas de Python como NumPy y Sci-kit learn, asegurando habilidades robustas para aplicaciones de IA.

Este curso dirigido por el experto profesor Daniel Bauer de la Universidad de Columbia ofrece un acceso sin igual a una de las principales escuelas de ingeniería.

Eleve su perfil profesional en IA con este programa integral.

Asignaturas

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