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📈 · Curso 3 de 6 · Base matemática aplicada

El gradiente desde cero

La versión aplicada del cálculo, con la velocidad de un coche como hilo conductor desde la primera lección hasta el descenso de gradiente — la receta exacta que usan las redes neuronales para aprender. Más directo que el curso de cálculo formal: vamos al grano.

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No necesitas saber nada previo. Si nunca tocaste una derivada, este es tu sitio. Todo se construye desde la idea de "cuesta arriba / cuesta abajo" hasta llegar a entrenar una red.

Las 11 lecciones

01

¿Qué es una pendiente?

Subir / avanzar = inclinación. La idea fundamental.

02

Rapidez de cambio

La pendiente como velocidad.

03

La pendiente de una curva

La recta tangente — pendiente en un instante.

04

La derivada

La pendiente en un punto exacto, sin ambigüedades.

05

Derivar sin reglas

Numéricamente, como lo hace el computador.

06

Los atajos (reglas)

Potencia, constante, suma — derivar de cabeza.

07

Derivada = sensibilidad

Cuánto afecta la entrada a la salida.

08

Varias variables

Derivadas parciales — más de una palanca a la vez.

09

El gradiente

El vector con todas las pendientes juntas.

10

Descenso de gradiente

Bajar la colina para minimizar el error. Aquí aprenden las redes.

11

La regla de la cadena

El efecto dominó. La base matemática de backpropagation.

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