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Aprende, entrena y despliega redes neuronales
con datasets públicos reales
Un recorrido lineal de la neurona en NumPy a difusión, transformers y aprendizaje autosupervisado. Cada laboratorio ancla su teoría en libros de referencia, separa las semillas de datos y entrenamiento, y sella el test antes de evaluar.
🧪 Laboratorios centrales 25
🔢 00Neurona con NumPy
🧩 01Perceptrón con PyTorch
🌀 02MLP multiclase
🖼️ 03CNN para visión
🔁 04RNN para texto
📈 05LSTM para series temporales
🧬 06Autoencoder para fraude
🔭 07Transformer para noticias
🎨 08GAN generativa
🕸️ 09GNN sobre red de citas
🕹️ 10DQN para inventario con demanda real
♻️ 11Transfer learning con mascotas
🔀 12Fusión de sensores
🎛️ 13Búsqueda de hiperparámetros
⚗️ 14Destilación de conocimiento
🌐 15Aprendizaje federado por participante
∂ 16Backpropagation manual
📐 17Activaciones y funciones de pérdida
⚙️ 18Optimizadores y schedulers
🛡️ 19Regularización
🔄 20Aumento de datos
🔍 21Explicabilidad
🎯 22Incertidumbre y calibración
📦 23Exportación e inferencia
🏁 24Proyecto final: churn de telecomunicaciones