Linear Algebra Mastery: Elevate Your Machine Learning Skills

[Candidosa2]

Última atualização em 4/2024
MP4 | Vídeo: h264, 1920x1080 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 2,59 GB | Duração: 7h 43m


Blocos de construção para inteligência de máquina: um guia abrangente para álgebra linear

O que você aprenderá
Domine os fundamentos dos vetores, incluindo adição de vetores, multiplicação escalar, normas vetoriais e produtos escalares.
Compreenda espaços vetoriais, subespaços e transformações lineares, cruciais para a manipulação de dados em algoritmos de aprendizado de máquina.
Decomposições de matrizes mestres e valores próprios/vetores próprios, vitais para redução de dimensionalidade (por exemplo, PCA) e agrupamento espectral em ML.
Aplique operações vetoriais para manipular e analisar representações de dados, como vetores de recursos em tarefas de classificação ou vetores de peso em redes neurais

Requisitos
Noções básicas de matemática e programação Python

Descrição
Neste curso de Álgebra Linear meticulosamente elaborado, você se aprofundará nos conceitos fundamentais de álgebra linear, vetores, matrizes e transformações lineares, desvendando seus mistérios por meio de uma mistura de explicações intuitivas e exercícios práticos. Quer você seja um novato que deseja embarcar em sua jornada de Álgebra Linear ou um profissional experiente que deseja aprofundar sua compreensão, este curso atende alunos de todas as origens e níveis de habilidade. Por meio de palestras envolventes, visualizações geométricas e exemplos de aplicação do mundo real, você ganhará proficiência na manipulação de matrizes, na compreensão de espaços vetoriais e na decifração das interpretações geométricas subjacentes aos conceitos-chave da álgebra linear. De autovalores e autovetores a decomposições de matrizes, cada módulo fornece o conhecimento fundamental necessário para enfrentar uma infinidade de desafios de aprendizado de máquina. Com exercícios práticos simples de codificação usando Python e bibliotecas padrão do setor, como NumPy, você traduzirá conceitos teóricos em soluções tangíveis. Se você deseja desvendar os mistérios do aprendizado profundo, revolucionar a análise de dados ou ser pioneiro em pesquisas inovadoras de IA, dominando o linear a álgebra é a sua porta de entrada para a vanguarda da inteligência de máquina. Junte-se a nós nesta viagem emocionante enquanto embarcamos em uma busca para desvendar os segredos da inteligência e aproveitar todo o potencial da álgebra linear no domínio do aprendizado de máquina. Que sua busca pelo melhor curso de Álgebra Linear termine conosco. !!

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 1. Introdução à Álgebra Linear
Aula 2 2. Representação Geométrica de uma Expressão
Aula 3 3. Importância do Sistema de Equações Lineares
Aula 4 4. Representação Vetorial de Equação Linear
Aula 5 5. Introdução aos Vetores
Aula 6 6. Magnitude e direção vetorial
Aula 7 7. Aplicação da Magnitude de um Vetor
Aula 8 8. Vetor de Posição e Deslocamento
Aula 9 9. Adição, Subtração e Operação Escalar de um Vetor
Aula 10 10. Produto escalar entre vetores
Aula 11 11. Projeção de um Vetor
Aula 12 12. Aplicação da Projeção de um Vetor
Aula 13 13. Espaço vetorial e subespaço
Aula 14 14. Espaço de características de um vetor
Aula 15 15. Extensão de Vetores
Aula 16 16. Independência Linear de Vetores
Aula 17 17. Aplicação de Vetores Linearmente Independentes
Aula 18 18. Base e Dimensão de um Subespaço
Aula 19 19. Eliminação Gaussiana
Aula 20 20. Aplicação de Eliminação Gaussiana
Aula 21 21. Base Ortogonal
Aula 22 22. Base Ortonormal
Aula 23 23. Ortogonalização de Gram Schmidt
Aula 24 24. Visualização de Span
Aula 25 25. Transformação Linear
Aula 26 26. Kernel e Imagem
Aula 27 27. Aplicação da Transformação Linear
Aula 28 28. Aplicação da Transformação Linear
Aula 29 29. Tipos de Matrizes e Equações
Aula 30 30. Determinante e suas aplicações
Aula 31 31. Inversa de uma Matriz
Aula 32 32. Determinantes II
Aula 33 33. Inversa de uma Matriz II
Aula 34 34. Valores próprios e vetores próprios
Aula 35 35. Matriz Semelhante
Aula 36 36. Diagonalização de uma Matriz
Aula 37 37. Decomposição Eigen
Aula 38 38. Matriz Ortognal e Propriedades
Aula 39 39. Matriz Simétrica e Propriedades
Aula 40 40. Decomposição de Valores Singulares
Para engenheiros de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e IA que desejam obter uma base sólida para entender o funcionamento dos algoritmos de aprendizado de máquina.,Para entusiastas de ciência de dados e aprendizado de máquina.,Para analistas de dados que desejam fazer uma transição para ciência de dados e aprendizado de máquina .,Para alunos que desejam fazer mestrado em aprendizado de máquina ou aprendizado profundo ou inteligência artificial.,Para graduados em matemática que desejam fazer uma transição para funções de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e inteligência artificial.,Para todos os graduados como estamos na Era de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial., Para aspirantes a futuros Cientistas de Dados.

Pagina inicial
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Mais informações
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