ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Curso de Métodos Numéricos Avanzados con Python - Problemas No Lineales

Автор: Juan Gabriel Gomila

Загружено: 2021-11-06

Просмотров: 1474

Описание: Las matemáticas y, en particular, los métodos numéricos avanzados son necesarios en muchos aspectos de la tecnología del siglo XXI. Sobre todo cuando se trata de temas como Machine Learning, Data Science o Inteligencia Artificial. En estos campos, son muchos los métodos que se utilizan para optimizar y tener algoritmos robustos, pero pocas las personas que lo entienden. Nuestra trilogía de cursos de métodos numéricos ha vuelto con la tercera parte: EDOs y EDPs numéricas. Aprenderás todo lo que necesitas saber sobre métodos, su validez y su precisión. Incluso veremos los pseudocódigos totalmente explicados para que los puedas programar en cualquier lenguaje de programación.

¿Quieres conocer a fondo los métodos que usan las librerías más avanzadas de Machine Learning?

¿Te interesan las matemáticas que sustentan los algoritmos de redes neuronales?

¿Eres un desarrollador con habilidades en algún lenguaje de programación que quieres seguir unas buenas prácticas a la hora de tener en cuenta las aproximaciones numéricas?
Si la respuesta a alguna de estas preguntas es sí, sin duda este curso es para ti. Podrás subir de nivel tus habilidades y convertirte en todo un profesional. En particular, en este curso usaremos Python, uno de los lenguajes de programación más utilizados y buscados por los profesionales del Data Science en las empresas. Así estarás al día en tecnología y algoritmos, y no solo en la teoría que hay detrás de ellos. Nuestro curso tiene más de 30 algoritmos explicados e implementados en detalle. Además, cada implementación cuenta con un ejemplo para que entiendas y sepas aplicar cada método.

Métodos Numéricos Avanzados con Python

El curso ha sido diseñado para ir combinando la teoría y después, aplicarla en la práctica. Primero con pseudocódigo, por si quieres usar cualquier lenguaje de programación, y a continuación, programada al 100% en Python.

Los 4 grandes bloques temáticos del curso incluyen:
Ecuaciones Diferenciales Ordinarias para problemas de valores iniciales y valores frontera.

Teoría de la aproximación numérica.

La resolución de sistemas de ecuaciones no lineales.

Ecuaciones en Derivadas Parciales.

Tendrás todo el material del curso a tu disposición desde el primer minuto. Encontrarás todo el código fuente en Google Colab y las transparencias en nuestro repositorio Github. Podrás consultar la teoría, los ejemplos y la programación. Aprovecha para adquirir estas habilidades sin andarnos por las ramas y que así tu habilidad de programación tenga un incremento brutal. Hoy es el día en que puedes convertirte en un candidato perfecto para las empresas que están ahí fuera esperando a gente como tú.

No te pierdas la tercera y última parte de nuestra saga de Métodos Numéricos Avanzados con Python.

A traves de este link, disfruta del descuento exclusivo que Frogames trae para todos sus suscriptores.

https://cursos.frogamesformacion.com/...

Nos vemos en clases.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Curso de Métodos Numéricos Avanzados con Python - Problemas No Lineales

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Как учиться быстро и самому? На примере языков  программирования.

Как учиться быстро и самому? На примере языков программирования.

Курс Python с Абсолютного нуля! [12 часов из 80] Python курс - качественный старт для начинающих!

Курс Python с Абсолютного нуля! [12 часов из 80] Python курс - качественный старт для начинающих!

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

Вот как читать дифференциальные уравнения.

Вот как читать дифференциальные уравнения.

Как Быстро ВЫУЧИТЬ Python в 2026 году

Как Быстро ВЫУЧИТЬ Python в 2026 году

Frogmación 186: No te falta talento, te falta foco (por qué dispersarte te está frenando)

Frogmación 186: No te falta talento, te falta foco (por qué dispersarte te está frenando)

Задача из вступительных Стэнфорда

Задача из вступительных Стэнфорда

Где начало СХЕМЫ? Понимаем, читаем, изучаем схемы. Понятное объяснение!

Где начало СХЕМЫ? Понимаем, читаем, изучаем схемы. Понятное объяснение!

Автоматизация взлома оборудования с помощью кода Клода

Автоматизация взлома оборудования с помощью кода Клода

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)

Smooth Jazz & Soul R&B 24/7 – Soul Flow Instrumentals

Smooth Jazz & Soul R&B 24/7 – Soul Flow Instrumentals

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Swiss tables в Go. Наиболее полный разбор внутреннего устройства новой мапы

Swiss tables в Go. Наиболее полный разбор внутреннего устройства новой мапы

Генератор музыки и песен локально на компе больше 50 языков и тысячи стиле бесплатный и лучше SUNO

Генератор музыки и песен локально на компе больше 50 языков и тысячи стиле бесплатный и лучше SUNO

Divine Music - The Year Mix Vol.10 [Chill & Ethnic Deep 2025]

Divine Music - The Year Mix Vol.10 [Chill & Ethnic Deep 2025]

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Алгоритмы на Python 3. Лекция №1

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Декораторы Python — наглядное объяснение

Декораторы Python — наглядное объяснение

GLM 5 Обзор Z.ai

GLM 5 Обзор Z.ai

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]