Curso cero del MUVA
El objetivo de esta guía es dotar al alumno de cierto material que puede estudiar antes de comenzar el MUVA, para así empezar con cierta ventaja.
Este material no pretende conformar un curso completo u homogéneo. Solo pretende familiarizar al alumno con algunos conceptos que se usan en algunas asignaturas del máster.
Los temas que se proponen no están ordenados. Empieza por los temas en los que creas tener menor experiencia.
Si tras repasar algún tema de los que aquí se comentan te parece muy difícil o lejos de tu nivel, no te preocupes, durante el curso se te ayudará a que lo entiendas.
PROBABILIDAD
Temas a repasar:
- Estadística descriptiva básica: media, mediana, moda, desviación.
- Función de masa de probabilidad. Función de densidad de probabilidad. Función de distribución de probabilidad. Distribución de probabilidad normal , significado de la distribución y de sus parámetros.
- Función de distribución conjunta. Distribución normal multivariada (MVN), significado de la distribución y de sus parámetros.
- Teorema de Bayes.
Recursos proporcionados:
ÁLGEBRA
Temas a repasar:
- Ecuación “punto-pendiente” de una recta. Ecuación implícita de un hiperplano. Espacios y subespacios vectoriales. Producto escalar.
- Polinomios.
- Operaciones con matrices. Solución de sistemas lineales con matrices. Diagonalización de matrices.
Recursos proporcionados:
- https://www.youtube.com/watch?
- https://www.youtube.com/watch?
- https://www.youtube.com/watch?
- https://www.youtube.com/watch?
- https://www.youtube.com/watch?
CÁLCULO
Temas a repasar:
- Qué son y como se calculan las derivadas parciales de una función.
- Qué es y como se calcula el gradiente de una función.
Recursos proporcionados:
OPTIMIZACIÓN
Temas a repasar:
- Formulación de un problema de optimización.
- Solución analítica de un problema de optimización.
Recursos proporcionados:
- https://www.youtube.com/
- https://www.youtube.com/watch?
- Capítulo 1 y apéndice de matemáticas del libro de Boyd (https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/).
MATLAB
Temas a repasar:
- Programación en Matlab
- Algoritmos
Recursos proporcionados:
- Curso básico gratuito de Matlab llamado Onramp que se accede desde:
https://matlabacademy.mathworks.com/ - 3 primeros capítulos del libro de Quarteroni (http://shannon.ir/Bookme/Scientific%20Computing%20with%20MATLAB%20and%20Octave.pdf)
- Algoritmos para resolver problemas:
https://mox.polimi
PYTHON
Temas a repasar:
- Programación en Python + Numpy
- Programación Orientada a Objetos
Recursos proporcionados:
- Curso básico de Python
https://www.codecademy.com/ - Primeros pasos en Python+Numpy+OpenCV
https://visionporcomputadora.blogspot.com.es/2017/07/breve-introduccion-python-numpy-opencv.html