Acerca de este Curso

469,068 vistas recientes

Resultados profesionales del estudiante

35%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

26%

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. 18 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Griego, Español (Spanish)

Habilidades que obtendrás

Linear RegressionVector CalculusMultivariable CalculusGradient Descent

Resultados profesionales del estudiante

35%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

26%

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. 18 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Griego, Español (Spanish)

ofrecido por

Logotipo de Imperial College London

Imperial College London

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up90%(10,961 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

What is calculus?

4 horas para completar
10 videos (Total 46 minutos), 4 lecturas, 6 cuestionarios
10 videos
Welcome to Module 1!1m
Functions4m
Rise Over Run4m
Definition of a derivative10m
Differentiation examples & special cases7m
Product rule4m
Chain rule5m
Taming a beast5m
See you next module!39s
4 lecturas
About Imperial College & the team5m
How to be successful in this course5m
Grading Policy5m
Additional Readings & Helpful References5m
6 ejercicios de práctica
Matching functions visually20m
Matching the graph of a function to the graph of its derivative20m
Let's differentiate some functions20m
Practicing the product rule20m
Practicing the chain rule20m
Unleashing the toolbox20m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Multivariate calculus

3 horas para completar
9 videos (Total 41 minutos)
9 videos
Variables, constants & context7m
Differentiate with respect to anything4m
The Jacobian5m
Jacobian applied6m
The Sandpit4m
The Hessian5m
Reality is hard4m
See you next module!23s
5 ejercicios de práctica
Practicing partial differentiation20m
Calculating the Jacobian20m
Bigger Jacobians!20m
Calculating Hessians20m
Assessment: Jacobians and Hessians20m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Multivariate chain rule and its applications

3 horas para completar
6 videos (Total 19 minutos)
6 videos
Multivariate chain rule2m
More multivariate chain rule5m
Simple neural networks5m
More simple neural networks4m
See you next module!34s
3 ejercicios de práctica
Multivariate chain rule exercise20m
Simple Artificial Neural Networks20m
Training Neural Networks25m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Taylor series and linearisation

3 horas para completar
9 videos (Total 41 minutos)
9 videos
Building approximate functions3m
Power series3m
Power series derivation9m
Power series details6m
Examples5m
Linearisation5m
Multivariate Taylor6m
See you next module!28s
5 ejercicios de práctica
Matching functions and approximations20m
Applying the Taylor series15m
Taylor series - Special cases30m
2D Taylor series15m
Taylor Series Assessment20m

Revisiones

Principales revisiones sobre MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING: MULTIVARIATE CALCULUS

Ver todos los comentarios

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

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • 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.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.