Exámenes y banco de preguntas
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Banco de preguntas
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Examen de práctica 1 (mock)
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Examen de práctica 2 (mock)
Kahoots por día
Día 01
Kahoot — Presentación: qué es el Deep Learning y cómo trabajaremos
Día 02
Kahoot — Fundamentos: neurona, MLP y backpropagation
Día 03
Kahoot — Regularización, schedules y dashboards
Día 04
Kahoot — Convolución, pooling y transfer learning
Día 05
Kahoot — Transfer learning en profundidad y el Hub de Hugging Face
Día 06
Kahoot — Datos secuenciales: RNN, LSTM y GRU
Día 07
Kahoot — Del cuello de botella RNN a la atención
Día 08
Kahoot — Embeddings: word2vec, distancias y vectores contextuales
Día 09
Kahoot — Self-attention, multi-head y el bloque Transformer
Día 10
Kahoot — Alternativas al Transformer: Mamba y MoE
Día 11
Kahoot — Cómo funciona un LLM: sampling y context engineering
Día 12
Kahoot — Difusión y modelos multimodales
Día 13
Kahoot — Agentes: del LLM al bucle con herramientas
Día 14
Kahoot — Subagentes, MCP y human-in-the-loop
Día 15
Kahoot — RAG: recuperación aumentada con generación
Día 16
Kahoot — Adaptación de LLMs: prompting, LoRA, RLHF, DPO
Día 17
Kahoot — Sistemas agénticos en producción: coste, latencia, observabilidad
Día 18
Kahoot — Riesgos, AI Act y auditoría