Foundational Mathematics for AI
Coursera
32 Cursos
Johns Hopkins University is a globally recognized research university comprising 9 schools and campuses worldwide. It provides more than 260 degree programs, ranging from undergraduate to graduate and postdoctoral studies.
Resumen
Emprenda un viaje integral a través de los fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial con el curso "Matemáticas Fundamentales para IA". Ofrecido por la Universidad Johns Hopkins a través de Coursera, este curso está meticulosamente diseñado para estudiantes de diversos antecedentes académicos. Conecta conceptos matemáticos clave con aplicaciones de IA del mundo real, permitiéndole emplear técnicas matemáticas críticas para el desarrollo de IA.
Al finalizar este curso, adquirirá la competencia para aplicar funciones, matrices y vectores para representar y analizar eficazmente las relaciones de datos. Domine el uso de estadísticas descriptivas y técnicas de visualización para explorar y resumir concisamente conjuntos de datos. Adquiera las habilidades para resolver sistemas de ecuaciones lineales y modelar relaciones complejas usando regresión lineal en variables simples y múltiples.
Además, profundice en los principios fundamentales de la probabilidad, incluyendo la aplicación del Teorema de Bayes, mientras avanza hacia técnicas matemáticas sofisticadas en cálculo. Desarrolle su comprensión de derivadas e integrales para analizar tasas de cambio y distribuciones, esenciales para la optimización y modelado dentro de contextos de IA.
Explore conceptos de álgebra lineal, utilizando temas avanzados como vectores propios, determinantes y transformaciones lineales para lograr reducción de dimensionalidad y algoritmos de clasificación. Este currículo especializado ofrece técnicas matemáticas directamente aplicables a IA y aprendizaje automático, cerrando efectivamente la brecha entre la teoría y la aplicación práctica.
Participe en módulos interactivos, conjuntos de datos del mundo real y herramientas como Python y Excel para no solo comprender los conceptos sino también aplicarlos para resolver problemas tangibles. Los módulos del curso, incluyendo Estadísticas Descriptivas, Álgebra Lineal, Probabilidad y Optimización, están estructurados para fortalecer progresivamente su conocimiento mientras vinculan cada idea a aplicaciones prácticas de IA.
Ya sea que desee modelar salarios usando regresión lineal o aplicar tácticas de optimización en algoritmos de agrupamiento, obtenga información integral sobre aplicaciones de la teoría. Este curso no solo le proporciona fluidez matemática para estudios avanzados de IA como aprendizaje profundo o procesamiento del lenguaje natural, sino que también lo prepara para contribuir significativamente al dominio en rápida evolución de la inteligencia artificial.
Ideal para ingenieros, científicos de datos o entusiastas de la IA, este curso ofrece la base matemática necesaria para comprender y participar en la vanguardia avanzada de la IA. Únase a nosotros para dominar las habilidades matemáticas fundamentales y obtener una ventaja competitiva en inteligencia artificial.
Universidad: Universidad Johns Hopkins
Proveedor: Coursera
Categorías: Cursos de Matemáticas, Cursos de Cálculo, Cursos de Álgebra Lineal, Cursos de Derivadas, Cursos de Teoría de la Probabilidad, Cursos de Matrices, Cursos de Vectores
