Apuntes de Inteligencia Artificial
El curso ia25 de Alejandro Vidal, ordenado para estudiarlo de principio a fin: NumPy y pandas, algoritmos clásicos, flujos con scikit-learn y redes neuronales con PyTorch.
54 lecciones y unas 5 horas de lectura. Los apuntes están en inglés, como el original.
Entrada, 28×28
Filtro 3×3
Activación, 26×26
Así mira una red convolucional: el filtro se desliza por la imagen y cada posición produce un valor. Pasa el cursor por la entrada para ver una.
Mapa del curso
Cada cuadrado es una lección. Se rellena con su color cuando la marcas como estudiada.
- Iris Dataset (Classification)
- Data Structure and EDA6 min
- Logistic Regression Workflow9 min
- Pipelines and Validation11 min
- Deep Learning Fundamentals1 min
- Introduction to Neural Networks and Deep Learning4 min
- PyTorch basics6 min
- Your first neural network: FashionMNIST classification7 min
- Training Dynamics: Loss Functions, Optimizers, and Regularization5 min
- XOR, Linear Separability, and Why Non-linearity Matters5 min
- Gradient Descent from Scratch4 min
- TensorFlow Playground: Hands-on Guide4 min
- figure-gen.py9 min
LLMs consumption projects