Hola. Soy una persona que trabaja como desarrollador y, al interesarme por la IA, desde el año pasado estudio en una maestría nocturna de inteligencia artificial mientras sigo trabajando.
He participado en competencias de inteligencia artificial, incluso he ganado premios, y al crear y ajustar personalmente distintos modelos me di cuenta de algo.
Las técnicas son importantes, pero al final lo que marca la diferencia en el rendimiento es la comprensión de los fundamentos.
Aplicar modelos rápidamente con vibe coding se ha vuelto más fácil, pero cuando el rendimiento no sale como se espera, sigue siendo difícil explicar la causa y mejorarlo.
En particular, sentí que sin una comprensión de las bases matemáticas y de los principios de la inteligencia artificial es difícil analizar estructuralmente dónde se generan los cuellos de botella.
Por eso, con base en lo que fui estudiando y organizando, desarrollé y publiqué directamente una plataforma de aprendizaje.
La plataforma está compuesta por un currículo que conecta de forma gradual desde las matemáticas básicas hasta las estructuras clave del deep learning.
📘 Parte 1. Matemáticas básicas e inteligencia artificial
Ch.00 Matemáticas básicas e inteligencia artificial: aprender el lenguaje de la IA
Ch.01 Funciones: la unidad básica de la IA que conecta entrada y salida
Ch.02 Exponentes y funciones exponenciales: las matemáticas del crecimiento y la activación
Ch.03 Función logarítmica: de la multiplicación a la suma, el lenguaje para diseñar pérdidas
Ch.04 Límites y ε-δ: definir lo que significa “acercarse indefinidamente”
Ch.05 Continuidad: curvas sin interrupciones que abren la puerta a la derivación
Ch.06 Derivación y derivadas: la pendiente instantánea, la brújula del aprendizaje
Ch.07 Regla de la cadena: descomponer funciones compuestas, la clave del backpropagation
Ch.08 Derivadas parciales y gradiente: el mundo de múltiples variables, la dirección del descenso por gradiente
Ch.09 Integración: área y acumulación, el puente hacia la probabilidad
Ch.10 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad: expresar la incertidumbre con números
Ch.11 Media y varianza: el centro y la dispersión de una distribución
Ch.12 Distribución uniforme y distribución normal: desde la inicialización hasta la predicción
📗 Parte 2. Entender la estructura del deep learning
Ch.00 Primeros pasos en deep learning: ¿cómo piensa la IA?
Ch.01 Producto punto de vectores: encontrar similitudes entre datos
Ch.02 Multiplicación de matrices: la magia de calcular muchas cosas al mismo tiempo
Ch.03 Capa lineal: los pesos que determinan la importancia
Ch.04 Función de activación: añadir capacidad de decisión a la inteligencia artificial
Ch.05 Neurona artificial: la unidad que reúne información y envía señales
Ch.06 Procesamiento por lotes: aprender de una sola vez agrupando datos
Ch.07 Conexión de pesos: las cadenas de cientos de millones que crean inteligencia
Ch.08 Capa oculta: la profundidad invisible del pensamiento
Ch.09 Red neuronal profunda: el poder para resolver problemas más complejos
Ch.10 Ancho y neuronas: encontrar más características de una sola vez
Ch.11 Softmax: convertir resultados en confianza
Ch.12 Gradiente y backpropagation: aprender a través de los errores
Ch.13 Resumen general: un mapa de la inteligencia artificial de un solo vistazo
No está hecha como un simple resumen de conceptos, sino para seguir paso a paso el flujo de las operaciones y entender “por qué funciona así”. Está centrada en visualización e interacción.
En adelante, planeo seguir ampliando de forma continua diversos contenidos educativos de IA, incluyendo machine learning.
Todavía es una versión inicial, pero sigo mejorándola.
Si me comparten feedback, lo reflejaré activamente.
9 comentarios
Gracias. Lo voy a usar para estudiar IA.
Gracias. Planeamos agregar más contenido. ¡Vuelve a visitarnos seguido!
Función. Problema 15. $f(x) = -3x + 5, f(7) = -16
Ingresé 16, pero dice que está incorrecto.
¡Ah! Voy a corregir el error, ¡gracias!
Cuando se ingresa una respuesta durante el proceso de resolución de problemas, si la respuesta correcta es un número negativo con signo
-, no reconoce el signo prefijado y la marca como incorrecta.¡Ups! Corregiré el error. ¡Gracias!
Era la primera vez que aplicaba AdSense, así que cometí un error.. ¡Lo corregiré, gracias :)
El contenido es bueno, pero hay demasiados pop-ups publicitarios y es difícil de ver.
Era la primera vez que aplicaba AdSense, así que cometí un error.. ¡Lo corregiré, gracias! :)