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¿Qué es Inteligencia Artificial?
En este video presento una introducción muy breve al apasionante campo de Inteligencia Artificial, con particular énfasi…
1
¿Qué hacen las capas de una Red Neuronal? - Inteligencia Artificial -
En este video, continúo con la introducción a Deep Learning y presento la forma jerárquica en la que una Red Neuronal Ar…
2
Modelo Matemático de una Neurona Artificial - REDES NEURONALES - (Parte 2)
En este video, continúo con la introducción a Deep Learning y presento la forma de modelar matemáticamente una neurona …
3
Función SOFTMAX - REDES NEURONALES - (Parte 3)
En este video, continúo con la introducción a Deep Learning y presento la función Softmax, que es la función de activac…
4
Función de Costo - Cross Entropy - REDES NEURONALES - (Parte 4)
En este video, continúo con la introducción a Deep Learning y presento la función de pérdida utilizada en combinación c…
5
Gradient Descent – REDES NEURONALES - (Parte 5)
Continuamos con los fundamentos necesarios para construir y entrenar una Red Neuronal Artificial (Artificial Neural Netw…
6
¿Por qué usamos el gradiente para entrenar Redes Neuronales? Ejemplo - Deep Learning - (Parte 6)
Si llegaron hasta este video, de verdad ¡muchas gracias!
Al principio, pensé que esta serie sería principalmente práctic…
7
Taller - Fundamentos de Deep Learning con Python y PyTorch
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/firstNotebook_workshop.ipynb
En este taller presento un…
8
“Backpropagation” – Fundamentos de Deep Learning – (Parte 7)
En este video empiezo con una recapitulación del algoritmo de “Gradient Descent” para actualizar nuestros parámetros, es…
9
Gradiente de la Función de Pérdida “Cross Entropy” con Softmax - Deep Learning - (Parte 8)
Este es un video adicional de la serie Fundamentos de Deep Learning, en donde explico la intuición de la función de pérd…
10
Backpropagation - Gradient Descent, Ejemplo completo –Fundamentos de Deep Learning – (Parte 9)
En este video presento un ejemplo completo de una iteración de un modelo sencillo de Red Neuronal con una solo capa. Así…
11
Funciones de Activación – Fundamentos de Deep Learning – (Parte 10)
En este video explico cómo se realiza la conexión entre capas en redes neuronales profundas y por qué es necesario utili…
12
Redes Neuronales Multi-Capa / Deep Neural Networks – Fundamentos de Deep Learning -(Teoría parte 11)
En este video explico cómo ensamblar una red neuronal multi-capa con base en los conceptos que hemos estudiado a lo larg…
13
Descargar y procesar MNIST, sólo Python ! –Fundamentos de Deep Learning con Python y PyTorch–
Código en formato .py:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/get_images.py
Éste es un video sumamente…
14
Red Neuronal Desde Cero. ¡Sólo Python!
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_NN_from_scratch.ipynb
Código para proces…
15
Red Neuronal Desde Cero. ¡Sólo Python! - PARTE 2
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_NN_from_scratch.ipynb
¡Llegó el moment…
16
¿Cómo Inicializar los Parámetros de una Red Neuronal? Kaiming He vs Xavier vs Números Aleatorios
Código generado: https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_init_intuition.ipynb
Una part…
17
¡Red Neuronal Desde Cero estilo FRAMEWORK de DEEP LEARNING!
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_OOP_from_scratch.ipynb
Código para proce…
18
¡Red Neuronal Desde Cero estilo FRAMEWORK de DEEP LEARNING - Parte 2!
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_OOP_from_scratch.ipynb
Ligas a videos p…
19
¡PyTorch vs TensorFlow! ¿Cuál es mejor?
En este video presento PyTorch, el framework de Deep Learning que vamos a utilizar para programar nuestros modelos de re…
20
¡Red Neuronal usando PyTorch! PyTorch tutorial
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_PyTorch_FC_NN.ipynb
Código para procesa…
21
¿Cómo ajustar el LEARNING RATE de una Red Neuronal?
Código generado:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_PyTorch_learning_rate.ipynb
Có…
22
¿Cómo GUARDAR y CARGAR un modelo de PyTorch ya entrenado? - Deep Learning -
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_PyTorch_save_load_model.ipynb
Código pa…
23
Momentum vs RMSprop vs ADAM ¿Cuál es mejor?
00:00 Introducción
03:21 Inicia explicación utilizando PyTorch
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/bl…
24
Stochastic Gradient Descent con MOMENTUM. Algoritmos de optimización para redes neuronales.
En el video previo mostramos cómo al utilizar algoritmos de optimización basados en el uso de un promedio ponderado expo…
25
RMSProp- Algoritmos de optimización para redes neuronales -
RMSProp- Algoritmos de optimización para redes neuronales -
Ya que estudiamos los fundamentos de Stochastic Gradient D…
26
Adam optimizador - Algoritmos de optimización para redes neuronales
Videos previos:
Momentum vs RMSProp vs Adam
https://youtu.be/vHrFSfRLpXs
SGD con Momentum
https://youtu.be/ryZv18FVwCI
…
27
¿Cómo instalar Ubuntu en una partición para bootear junto con Windows?
00:00 Introducción
05:37 Download Ubuntu 18.04LTS
07:19 Descargar Rufus
07:38 Crear USB de arranque
10:24 Reiniciar e In…
28
NVIDIA Drivers UBUNTU 18.04. ¿Cómo instalar los drivers de NVIDIA de forma Sencilla y segura?
Continuando con el proceso de instalación de Ubuntu, ahora vamos a instalar los drivers de NVIDIA, los cuales son necesa…
29
¡Instalar Python! ¿Cómo instalar Python, PyTorch y Tensorflow en Ubuntu 18.04?
Chapters:
00:00 Intro
03:10 Saltar intro
07:10 Ambientes virtuales
15:27 Instalar PyTorch
19:11 Instalar TensorFlow
21:…
30
Tutorial de Transfer Learning utilizando PyTorch y RESNET
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_PyTorch_TransferLearning_example.ipynb
…
31
Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional Neural Networks (CNN) – Parte 1
Finalmente llegamos a uno de los temas que más tenía ganas de llegar, Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional N…
32
Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional Neural Networks (CNN) – Parte 2
En este video continuamos con nuestro estudio de redes neuronales convolucionales. Ahora, vamos a estudiar cómo combinam…
33
Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional Neural Networks (CNN) – Parte 3
En este video continuamos con nuestro estudio de redes neuronales convolucionales. Ahora, vamos a estudiar cómo formamos…
34
Redes Neuronales Convolucionales / Convolutional Neural Networks (CNN) – Parte 4
Este es el último video de la serie de videos teóricos acerca de Redes Neuronales Convolucionales ya que en el siguiente…
35
Red Neuronal Convolucional en PyTorch / Tutorial de PyTorch para CNN - Parte 1
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_CNN_cifar10_part1.ipynb
Videos previos …
36
Red Neuronal Convolucional en PyTorch con Batch Normalization/Tutorial de PyTorch para CNNs -Parte 2
Código:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/fundamentals_DL_CNN_cifar10_part1.ipynb
Video previo:
h…
37
¡Entrena redes neuronales mucho más rápido con el método de super-convergencia! Parte 1
En este video presento un resumen de tres papers de Leslie N. Smith en los que presenta un método sistemático de encontr…
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¡Cómo encontrar el Learning Rate Óptimo para el método de super convergencia! Parte 2
Video previo:
Método de Super convergencia, parte 1
https://youtu.be/-8Qh5ThpHuQ
Código
https://github.com/JACantoral/D…
39
¿Qué es ResNet? – Redes Neuronales Residuales
En este video explico a detalle el paper de ResNet del modelo ganador de ImageNet del 2015. Este modelo se ha convertido…
40
ResNet 56 en PyTorch – ¡Redes Neuronales Residuales desde cero usando 1 cycle policy!
Código
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/DL_fundamentals_ResNet56_1cycle_cifar10.ipynb
Finalmente…
41
U-NET para segmentación semántica, explicación del paper.
Implementación en código de U-NET
- Modelo U-NET en PyTorch:
https://youtu.be/x_cY9l1cwj0
- Dataset y Dataloader:
https…
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PyTorch DATASET & DATALOADER con U-NET desde cero con PyTorch. Parte 1
Video previo U-NET:
https://youtu.be/waIPUsecaaQ
Después de haber explicado con dellate el paper de U-NET, en este vid…
43
Segmentación Semántica - U-NET desde cero con PyTorch - Parte 2
Código completo:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/Fundamentals_DL_UNET_4_video_v2.ipynb
Videos p…
44
Entrenamiento y métricas IoU y Coeficiente Dice - U-NET desde cero con PyTorch. Parte 3
Código completo:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/Fundamentals_DL_UNET_4_video_v2.ipynb
Videos p…
45
PyTorch Mixed Precision | Precisión Mixta en PyTorch | FP16 vs FP32
Videos previos U-Net:
Paper:
https://youtu.be/waIPUsecaaQ
Dataset y Dataloader:
https://youtu.be/dfMEK4bKjRE
Clase U-Net…
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¿Qué pasará con este canal?
He tenido gran cantidad de trabajo y proyectos personales, que recientemente me han impedido grabar tutoriales. Sin emba…
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¡Salud y éxito para el 2023! Y planes para el canal
Muchas gracias por todo el apoyo recibido durante este año que está terminando. Estoy muy motivado para seguir trabajand…
48
BATCH NORMALIZATION: ¿Qué es y para qué sirve?
En este video, explicamos con detalle el proceso de Normalización por Lotes (BN), una técnica esencial en Deep Learning:…
49
¡BATCH NORMALIZATION! - Python vs. PyTorch
BN ha revolucionado el entrenamiento en el aprendizaje profundo, pero ¿alguna vez te has preguntado cómo se compara la i…
50
BATCH NORMALIZATION en Redes Convolucionales: Python y PyTorch
Batch Normalization en redes neuronales totalmente conectadas puede parecer directo, pero ¿qué sucede cuando nos adentra…
51
Modelos secuenciales y REDES NEURONALES RECURRENTES
En este video exploraremos cómo podemos trabajar con datos secuenciales en redes neuronales, particularmente redes neuro…
52
¿Qué son Word EMBEDDINGS? ¡Explorando Embeddings con GloVe y Python!
Bienvenidos a este nuevo video en el que vamos a explorar el emocionante mundo de los "Word Embeddings" o incrustaciones…
53
¡LSTM: Todo lo que necesitas saber!
En este video nos adentraremos en las redes neuronales Long Short-Term Memory (LSTM). Si te has preguntado alguna vez có…
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Modelo de Lenguage: Generador de texto con Red Neuronal Recurrente.
En este video explico de forma breve qué es un modelo de Lenguage y como podemos crear uno usando una Red Neuronal Recur…
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Sequence to Sequence (Seq2Seq): ¡Traductor Inglés a Español! (Parte 1)
En este video, nos sumergiremos en los fundamentos teóricos detrás del modelo Sequence to Sequence (Secuencia a Secuenci…
56
¡Atención! (Sequence to sequence with attention): ¡Traductor Inglés a Español! (Parte 2)
Video previo modelos Secuencia a Secuencia:
https://youtu.be/iKgAGnMUsHk
Este video se centra en uno de los avances má…
57
ChatGPT y Gemini: ¡Conversación con los modelos más avanzados de IA!
En este video tengo una conversación con ChatGPT (GPT 4) y Gemini Advanced acerca de su rol en el desarrollo de la human…
58
¿Cómo entrenar embeddings desde cero?
Video previo embeddings:
https://youtu.be/LagcbjDkqJE
En un video anterior, expliqué qué son los embeddings y su relev…
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Transformers - Attention is all you need - Parte 1
Playlist NLP
https://www.youtube.com/playlist?list=PLWzLQn_hxe6Ym2y17FreTcn6robjZ9LMk
Modelo de Lenguage
https://youtu.…
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Transformers - ¡Attention is all you need! Parte 2
Transformers Parte 1
https://youtu.be/Bh22yyEJFak
Embeddings:
https://youtu.be/LagcbjDkqJE
Embeddings desde cero:
http…
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Transformers - ¡Attention is all you need! Parte 3
Video Previo - Explicación detallada de attention:
https://youtu.be/Nj5DVykeFhM
Primer video de la serie de transformer…
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¡Cómo programar un Transformer desde CERO! (From Scratch!)
Código del video:
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/DL_fundamentals_transformer_model.ipynb
Video…
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¡TRADUCTOR INGLÉS a ESPAÑOL desde CERO con PyTorch!
Traductor Inglés-Español con un Transformer desde Cero
Video previo implementación de transfomer:
https://youtu.be/XefF…
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¡Certificaciones de NVIDIA con INSTRUCTOR CERTIFICADO GRATIS! FELIZ 2025
¡Mucha salud y éxito para el 2025!
Tal vez algunos de ustedes sepan, soy Instructor certificado de NVIDIA. Esto me perm…
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¡Programando GPT desde cero (from scratch)! ¡MultiHead Self Attention! Parte 1
- Code
https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/GPT2__.ipynb
Otros videos de la serie
- Segunda parte:
h…
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¡GPT desde CERO! ¿Cómo entrenar un TRANSFORMER? Parte 3
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Github - https://github.com/jacantoral
- Code
https://github.com/JAC…
67
¿Cómo programar GPT desde Cero? Parte 2
Linkedin - https://www.linkedin.com/in/jacantoral/
Github - https://github.com/jacantoral
- Code
https://github.com/JAC…
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Introducción a Mixture of Experts (MoE parte 1)
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Github - https://github.com/jacantoral
#ArtificialIntelligence #Deep…
69
Mixture of Experts: Router (MoE parte 2)
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#ArtificialIntelligence #Deep…
70
Mixture of Experts: MoE layer y función de costo auxiliar, desde cero (parte 3)
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Github - https://github.com/jacantoral
#ArtificialIntelligence #Deep…
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Mixture of Expert: entranando nuestro modelo MoE completo (parte 4)
Linkedin - https://www.linkedin.com/in/jacantoral/
Github - https://github.com/jacantoral
#ArtificialIntelligence #Deep…
