Desarrolla e implementa en Python algoritmos de cálculo numérico avanzado para abordar problemas de sistemas de ecuaciones no lineales, ecuaciones diferenciales ordinarias y ecuaciones en derivadas parciales, con aplicaciones en IA, machine learning y economía.
Domina los métodos numéricos avanzados con Python y descubre las matemáticas que hacen posibles muchas de las aplicaciones actuales de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Data Science. Aprende a resolver problemas matemáticos complejos mediante algoritmos numéricos, comprendiendo cómo funcionan, cuándo utilizarlos y cómo evaluar la precisión de sus resultados.
Aprende a resolver ecuaciones diferenciales ordinarias (EDOs), ecuaciones en derivadas parciales (EDPs) y sistemas de ecuaciones no lineales utilizando Python. Explorarás técnicas de aproximación numérica, problemas de valores iniciales y de frontera, y métodos computacionales fundamentales para la simulación, la optimización y el modelado matemático.
A lo largo del curso, descubrirás más de 30 algoritmos numéricos explicados e implementados paso a paso, combinando fundamentos matemáticos, pseudocódigo y programación práctica. No te limitarás a utilizar librerías: comprenderás la lógica de los métodos, sus condiciones de aplicación y los errores de aproximación que pueden afectar a tus resultados.
Trabajarás con Python y Google Colab, desarrollando implementaciones completas y ejemplos prácticos que te permitirán trasladar los conocimientos a tus propios proyectos. Tendrás acceso al código fuente y al material teórico desde el primer momento, para aprender a tu ritmo y consultar cada algoritmo siempre que lo necesites.
Da el siguiente paso en programación científica, análisis numérico y matemáticas aplicadas con la tercera entrega de nuestra trilogía de Métodos Numéricos con Python. Desarrolla una comprensión más profunda de los algoritmos que sustentan numerosas herramientas de inteligencia artificial, ciencia de datos y economía, y adquiere habilidades técnicas para afrontar problemas computacionales cada vez más exigentes.
Aprende a plantear y resolver problemas de valores iniciales en ecuaciones diferenciales ordinarias, incluyendo sistemas de orden superior.
Comprende las condiciones que garantizan la existencia y unicidad de soluciones y aprende a determinar si una EDO está bien planteada.
Analiza la estabilidad de los algoritmos y aprende a resolver sistemas diferenciales rígidos (Stiff) mediante métodos adecuados.
Domina las transformaciones potenciales y exponenciales para obtener relaciones polinómicas y simplificar funciones matemáticas complejas.
Aprende a aproximar funciones mediante series trigonométricas de Fourier y descubre sus aplicaciones en el análisis numérico.
Evalúa la precisión de los métodos numéricos calculando sus órdenes de convergencia y consistencia para obtener resultados fiables.
Aprende a resolver numéricamente ecuaciones en derivadas parciales de segundo orden de tipo elíptico, parabólico e hiperbólico.
Comprende e implementa el algoritmo de gradiente descendente, fundamental para la optimización en Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Aprende a aproximar funciones mediante polinomios utilizando el método de mínimos cuadrados y aplica estas técnicas al análisis de datos.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
Doctor en Matemáticas con más de 30 años de experiencia docente. Especializado en Probabilidad y Estadística, Cálculo, Análisis de una y varias variables y Análisis Numérico, ha impartido docencia en los grados de Matemáticas, Biología y Bioquímica.
Matemática e Instructora Certificada de Unity. Imparte formación online en Matemáticas, Programación y Desarrollo de Videojuegos. Como cofundadora de Frogames Formación, diseña materiales didácticos y experiencias de aprendizaje que acercan estas disciplinas al mundo real de forma amena y divertida.
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