Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

35%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

34%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 19 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Eigenvalues And EigenvectorsBasis (Linear Algebra)Transformation MatrixLinear Algebra

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ofrecido por

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Imperial College London

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up91%(26,149 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Introduction to Linear Algebra and to Mathematics for Machine Learning

2 horas para completar
5 videos (Total 28 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios
5 videos
Motivations for linear algebra3m
Getting a handle on vectors9m
Operations with vectors11m
Summary1m
4 lecturas
About Imperial College & the team5m
How to be successful in this course5m
Grading policy5m
Additional readings & helpful references10m
3 ejercicios de práctica
Exploring parameter space20m
Solving some simultaneous equations15m
Doing some vector operations30m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Vectors are objects that move around space

2 horas para completar
8 videos (Total 44 minutos)
8 videos
Modulus & inner product10m
Cosine & dot product5m
Projection6m
Changing basis11m
Basis, vector space, and linear independence4m
Applications of changing basis3m
Summary1m
4 ejercicios de práctica
Dot product of vectors15m
Changing basis15m
Linear dependency of a set of vectors15m
Vector operations assessment15m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Matrices in Linear Algebra: Objects that operate on Vectors

3 horas para completar
8 videos (Total 57 minutos)
8 videos
How matrices transform space5m
Types of matrix transformation8m
Composition or combination of matrix transformations8m
Solving the apples and bananas problem: Gaussian elimination8m
Going from Gaussian elimination to finding the inverse matrix8m
Determinants and inverses10m
Summary59s
2 ejercicios de práctica
Using matrices to make transformations30m
Solving linear equations using the inverse matrix30m
Semana
4

Semana 4

7 horas para completar

Matrices make linear mappings

7 horas para completar
6 videos (Total 53 minutos)
6 videos
Matrices changing basis11m
Doing a transformation in a changed basis4m
Orthogonal matrices6m
The Gram–Schmidt process6m
Example: Reflecting in a plane14m
2 ejercicios de práctica
Non-square matrix multiplication20m
Example: Using non-square matrices to do a projection30m

Revisiones

Principales revisiones sobre MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING: LINEAR ALGEBRA

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Acerca de Programa especializado: Matemática aplicada al aprendizaje automático

For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science. This specialization aims to bridge that gap, getting you up to speed in the underlying mathematics, building an intuitive understanding, and relating it to Machine Learning and Data Science. In the first course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to data. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them. The second course, Multivariate Calculus, builds on this to look at how to optimize fitting functions to get good fits to data. It starts from introductory calculus and then uses the matrices and vectors from the first course to look at data fitting. The third course, Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis, uses the mathematics from the first two courses to compress high-dimensional data. This course is of intermediate difficulty and will require Python and numpy knowledge. At the end of this specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning....
Matemática aplicada al aprendizaje automático

Preguntas Frecuentes

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

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