Deep Learning

Redes neuronales, arquitecturas modernas, entrenamiento y ajuste de modelos de aprendizaje profundo, con ejemplos prácticos y código reproducible.

Perceptrón y MLP: de la neurona simple a las redes multicapa

Implementación del perceptrón desde cero, compuertas lógicas y el problema XOR, resuelto con un Perceptrón Multicapa (MLP) aplicado a Iris, dígitos escritos a mano y reconocimiento de rostros.

Aug 31, 2026

Wilder Ramírez Delgado

Evaluación de modelos: predicción, clasificación y desempeño

Métricas para evaluar modelos supervisados fuera de la muestra: MAE, MAPE y RMSE en regresión; matriz de confusión, F1 y AUC-ROC en clasificación.

Aug 30, 2026

Wilder Ramírez Delgado

Fundamentos matemáticos del Deep Learning y entrenamiento de un MLP

Vectores, matrices, funciones de activación, funciones de pérdida y descenso de gradiente: la base matemática para entrenar un MLP desde cero con NumPy.

Aug 29, 2026

Wilder Ramírez Delgado