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Tipo: Online
Fecha de inicio: 10 de abril
Fecha de finalización: 19 de mayo
Fechas: Jueves 10/04/2026 al Lunes 19/05/2026
Días de cursada: Lunes, miércoles y viernes
Horario: 9-11am
Duración: 2hs
Duración total del curso: 32 horas

Temario del curso

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE ÁLGEBRA LINEAL
  • (Base para representación de datos, redes neuronales y vectores)
Clase 1 (Lunes 10/4/2026): Vectores y Operaciones Básicas
  • Objetivos:
  • Comprender qué es un vector y su representación.
  • Realizar operaciones básicas con vectores.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Definición de vector en Rn. Representación geométrica. Componentes. Vectores fila y columna.
  • 2ª hora: Suma de vectores, resta, multiplicación por un escalar. Interpretación geométrica. Ejercicios prácticos.
Clase 2 (Miércoles 14/04/2026): Producto Punto y Norma
  • Objetivos:
  • Calcular el producto punto y entender su significado.
  • Calcular la norma (longitud) de un vector.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Producto punto: definición, propiedades, cálculo. Relación con el ángulo entre vectores.
  • 2ª hora: Norma euclidiana. Distancia entre vectores. Vectores unitarios. Aplicaciones en IA (similitud por coseno).
Clase 3 (Viernes 16/04/2026): Matrices y Operaciones
  • Objetivos:
  • Definir matriz y sus dimensiones.
  • Realizar operaciones con matrices.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Definición de matriz. Tipos: cuadrada, identidad, diagonal. Suma y resta de matrices.
  • 2ª hora: Multiplicación de matrices. Propiedades. No conmutatividad. Aplicación: transformaciones lineales.
Clase 4 (Lunes 18/04/2026): EXAMEN MÓDULO 1
  • Objetivos:
  • Evaluar los conocimientos adquiridos en vectores, producto punto, norma y matrices.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Resolución individual de un examen escrito con ejercicios prácticos (operaciones con vectores, producto punto, multiplicación de matrices).
  • 2ª hora: Corrección grupal del examen. Devolución personalizada. Repaso de dudas.
MÓDULO 2: SISTEMAS LINEALES Y TRANSFORMACIONES
Clase 5 (Miércoles 21/04/2026): Determinantes e Inversa de una Matriz
  • Objetivos:
  • Calcular determinantes y comprender su significado.
  • Hallar la matriz inversa.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Determinante de matrices 2x2 y 3x3. Interpretación geométrica (área/volumen).
  • 2ª hora: Matriz inversa: definición, condición de existencia (determinante ≠ 0). Cálculo para 2x2. Aplicación en resolución de sistemas.
Clase 6 (Viernes 23/04/2026): Sistemas de Ecuaciones Lineales
  • Objetivos:
  • Resolver sistemas de ecuaciones lineales.
  • Relacionar con problemas de IA.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Representación matricial de un sistema Ax = b. Interpretación.
  • 2ª hora: Métodos de resolución: eliminación gaussiana. Sistemas compatibles e incompatibles. Aplicación en regresión lineal.
Clase 7 (Lunes 25/04/2026): TALLER - Álgebra Lineal en IA
  • Objetivos:
  • Aplicar conceptos de álgebra lineal a problemas reales de IA.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Ejercicios integradores: operaciones con vectores y matrices, determinantes, inversas.
  • 2ª hora: Resolución de problemas: similitud por coseno en motores de búsqueda, representación de datos tabulares, transformaciones lineales en gráficos por computadora.
Clase 8 (Miércoles 28/04/2026): EXAMEN MÓDULO 2
  • Objetivos:
  • Evaluar determinantes, inversas y sistemas de ecuaciones.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Examen individual con ejercicios de determinantes, cálculo de inversas y resolución de sistemas.
  • 2ª hora: Corrección y devolución. Espacio para consultas.
MÓDULO 3: CÁLCULO DIFERENCIAL
  • (Base para optimización en Machine Learning - Gradiente Descendente)
Clase 9 (Viernes 30/04/2026): Funciones y Límites
  • Objetivos:
  • Repasar concepto de función.
  • Introducir la noción de límite.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Definición de función. Dominio, codominio, imagen. Funciones lineales, cuadráticas, exponenciales.
  • 2ª hora: Idea intuitiva de límite. Continuidad. Límites laterales. Ejercicios.
Clase 10 (Lunes 05/05/2026): Derivadas - Concepto y Reglas
  • Objetivos:
  • Comprender la derivada como tasa de cambio.
  • Aprender reglas básicas de derivación.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Definición de derivada. Interpretación geométrica (recta tangente). Derivada de funciones básicas (potencia, exponencial).
  • 2ª hora: Reglas: suma, producto, cociente. Regla de la cadena. Ejercitación intensiva.
  • Clase 11 (Miércoles 07/05/2026): Optimización y Gradiente
  • Objetivos:
  • Aplicar derivadas para encontrar máximos y mínimos.
  • Introducir el concepto de gradiente.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Criterio de la primera derivada. Puntos críticos. Máximos y mínimos locales.
  • 2ª hora: Introducción al gradiente en funciones de varias variables (concepto intuitivo). Relación con el descenso del gradiente en Machine Learning.
Clase 12 (Viernes 09/05/2026): EXAMEN MÓDULO 3
  • Objetivos:
  • Evaluar límites, derivadas y optimización.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Examen individual con ejercicios de cálculo de derivadas, regla de la cadena, puntos críticos.
  • 2ª hora: Corrección y devolución. Repaso de dudas.
MÓDULO 4: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA
  • (Base para modelos probabilísticos y evaluación de modelos)
Clase 13 (Lunes 12/05/2026): Probabilidad Básica
  • Objetivos:
  • Comprender conceptos fundamentales de probabilidad.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Espacio muestral, eventos. Probabilidad clásica y frecuentista.
  • 2ª hora: Probabilidad condicional. Independencia. Teorema de Bayes (introducción intuitiva). Ejemplos.
Clase 14 (Miércoles 14/05/2026): Variables Aleatorias y Distribuciones
  • Objetivos:
  • Definir variable aleatoria.
  • Conocer distribuciones importantes.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Variables aleatorias discretas y continuas. Esperanza y varianza (concepto y cálculo simple).
  • 2ª hora: Distribución normal (Gaussiana). Distribución binomial. Aplicaciones en IA.
Clase 15 (Viernes 16/05/2026): Estadística Descriptiva y Aplicaciones
  • Objetivos:
  • Aplicar estadística para analizar datos.
  • Relacionar con problemas reales de IA.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Medidas de tendencia central (media, mediana, moda). Medidas de dispersión (varianza, desvío estándar). Correlación.
  • 2ª hora: Aplicación integradora: ¿cómo se usan estas matemáticas en una red neuronal? Ejemplos prácticos.
Clase 16 (Lunes 19/05/2026): EXAMEN MÓDULO 4 + CIERRE DEL CURSO
  • Objetivos:
  • Evaluar probabilidad, estadística y conceptos integradores.
  • Cerrar el curso con devoluciones y certificados.
  • Estructura y contenidos:
  • 1ª hora: Examen individual con ejercicios de probabilidad, distribuciones y estadística descriptiva.
  • 2ª hora: Corrección grupal. Devolución personalizada. Entrega de certificados. Cierre y despedida.