Usas herramientas de IA pero la matemática te queda en deuda
Corres modelos y sigues tutoriales, pero cuando aparece un vector, una derivada o una matriz no sabes qué está pasando abajo. Quieres dejar de tratar los modelos como cajas negras.
Curso: Matemáticas para IA
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En este curso construyes los fundamentos matemáticos que se necesitan para estudiar y profundizar en ciencia de datos y aprendizaje automático: álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística. Cada tema lo aplicas de forma práctica en Python, para que la teoría se conecte con el trabajo real con datos.
Corres modelos y sigues tutoriales, pero cuando aparece un vector, una derivada o una matriz no sabes qué está pasando abajo. Quieres dejar de tratar los modelos como cajas negras.
Los cursos avanzados y los papers asumen álgebra lineal, cálculo y probabilidad. Necesitas esa base para que lo que sigue no te resulte un muro.
La viste en la escuela o en la universidad, pero nunca conectada con datos ni con código. Quieres volver a estudiarla con un objetivo concreto: formarte en IA.
Estudias los vectores (entidades unidimensionales, la forma más simple de representar datos como listas de números), sus operaciones y su uso para representar información. Después aplicas todo de forma práctica en Python.
Aprendes operaciones matriciales y sus aplicaciones geométricas, y las usas en Regresión Lineal Múltiple (un modelo que predice un valor combinando varias variables a la vez). Pones a prueba lo aprendido en Python.
Estudias la descomposición de matrices (separar una matriz en piezas más simples para trabajar mejor con ella), técnicas de simplificación y extracción de características.
Analizas funciones y aprendes cálculo diferencial e integral, con su aplicación en optimización y modelado. Es la base para entender cómo aprenden los modelos.
Abordas distintos métodos de optimización: Gradiente Descendente (el algoritmo con el que las redes neuronales ajustan sus parámetros paso a paso), cuadrados mínimos y convexidad.
Estudias conceptos como espacio muestral, eventos y medidas de probabilidad, el lenguaje con el que la IA maneja la incertidumbre.
Haces análisis descriptivo e inferencial con metodología paramétrica y no paramétrica (métodos que asumen, o no, una forma conocida en los datos), y lo aplicas en Python con PyEPH.
Te instruyes en desigualdades de probabilidad y problemas de alta dimensionalidad (qué pasa cuando tienes muchas más variables que observaciones), la teoría que sostiene al machine learning.
Rindes el examen final de Matemáticas para IA. Al aprobarlo obtienes tu certificación de Humai.
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Con Charly Molero
WhatsApp es uno de los canales más atractivos para desplegar asistentes y agentes de inteligencia artificial, pero existen distintas maneras de conectarse: Analizaremos opciones como Baileys, whatsmeow, WAHA, whatsapp-web.js, Evolution API, Twilio y la API oficial de Meta, para entender cuándo conviene utilizar cada una.
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StreamCon Valentina Werle
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine…
Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
Proyectos reales desarrollados por estudiantes y docentes en Humai LAB.

Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

Agustina Seminara

Ignacio
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