Guías ejecutables de Python

Conceptos de IA en Python

Aprende cómo funcionan las redes neuronales, el aprendizaje automático, los Transformers y la IA clásica con lecciones cortas de Python que puedes ejecutar y que no usan bibliotecas de IA.

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14 ejemplos ejecutables

Neuronas y funciones de activación en Python

Construye una neurona artificial en Python puro: una suma ponderada de las entradas más un sesgo, pasada por sigmoid o ReLU.

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Propagación hacia adelante y funciones de pérdida en Python

Pasa entradas capa por capa por una pequeña red neuronal y mide el error con el error cuadrático y la entropía cruzada.

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Descenso de gradiente y retropropagación en Python

Entrena una neurona con descenso de gradiente: usa la regla de la cadena para saber cómo afecta cada peso a la pérdida y baja la pendiente.

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Optimizadores de redes neuronales: SGD, Momentum y Adam en Python

Compara el descenso de gradiente simple, momentum y Adam minimizando paso a paso la misma función.

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Preparación de datos para aprendizaje automático en Python

Escala variables con normalización min-max y estandarización z-score, y multiplica matrices a mano.

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Regresión lineal y logística en Python

Ajusta una recta por mínimos cuadrados y luego convierte una puntuación en probabilidad con regresión logística.

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Fundamentos de clasificación: softmax y k vecinos más cercanos en Python

Convierte puntuaciones en probabilidades de clase con softmax, evalúalas con entropía cruzada y clasifica puntos con k vecinos más cercanos.

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Similitud coseno y clustering k-means en Python

Mide cuánto se parecen dos vectores con la similitud coseno y agrupa datos sin etiquetas con k-means.

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Tokenización: vocabulario, one-hot y byte pair encoding en Python

Convierte texto en números como lo hacen los modelos de lenguaje: crea un vocabulario, codifica palabras en one-hot y aprende subpalabras con BPE.

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Atención y self-attention en Python

Calcula a mano la scaled dot-product attention con consultas, claves y valores, y añade una máscara causal como GPT.

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Cómo generan texto los modelos de lenguaje: temperatura y top-k en Python

Mira cómo elige un modelo de lenguaje el siguiente token: layer normalization, temperatura y muestreo top-k en Python puro.

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Búsqueda e IA para juegos: A* y minimax en Python

Encuentra el camino más corto en una cuadrícula con la búsqueda A* y elige la mejor jugada de un juego con minimax.

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Cadenas de Markov y el dilema exploración-explotación en Python

Predice estados futuros con una cadena de Markov y equilibra exploración y explotación con un bandido epsilon-greedy.

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Aprendizaje por refuerzo: value iteration y Q-learning en Python

Enseña a un agente a llegar a una meta: calcula el valor de los estados con value iteration y luego apréndelos por ensayo y error con Q-learning.

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