Workshop gratuito en vivo
En 90 minutos seguiremos una sola pregunta hasta ver cómo distintas ideas matemáticas empiezan a conectarse.
Construiremos el recorrido de un modelo —representar, predecir, medir el error y ajustar— y veremos por qué aparecen vectores, funciones, derivadas y gradient descent como partes de una misma historia.
Al terminar habrás recorrido una historia matemática completa:
representar información → construir una predicción → medir un error → decidir cómo cambiar
No estudiaremos estos conceptos como temas separados: cada uno aparecerá cuando el problema lo necesite.
Trabajaremos con un notebook interactivo en Python. No necesitas instalar nada.
Registro cerrado
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¿Qué significa que un modelo aprenda?
El workshop está por comenzar.
Si quieres enterarte de próximas sesiones de Tau Education, vuelve pronto a tau.education/workshops.
Álgebra, cálculo y optimización no son temas separados aquí: van a surgir, uno por uno, dentro de una sola pregunta, justo cuando el problema los necesite:
¿Cómo puede un modelo pasar de representar datos a corregir sus propios errores?
Y cuando funcione con los datos de entrenamiento, haremos una última pregunta:
¿aprendió realmente o sólo memorizó?
No es una introducción a Python ni un workshop de "IA sin matemáticas".
No será una conferencia de slides.
Trabajaremos directamente con un notebook: cambiaremos datos, parámetros y errores para construir la intuición detrás de gradient descent.
El objetivo no es evitar las matemáticas.
Es entender por qué están ahí.
No necesitas haberlos estudiado recientemente. Las ideas necesarias aparecerán a partir del problema que estamos construyendo.
Debes sentirte razonablemente cómodo leyendo código sencillo. No necesitas ser experto.
No. Trabajaremos desde el navegador.
No. Es un workshop de 90 minutos diseñado para entender las conexiones matemáticas que aparecen cuando un modelo aprende.
La sesión será grabada y transcrita con fines educativos y de mejora del programa.