<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Angel Palestina — Portafolio</title><description>Desarrollador full-stack &amp; Deep Learning en Ciudad de México. Portafolio de Angel Francisco Palestina Blancas, estudiante de Ingeniería en Sistemas especializado en Inteligencia Artificial.</description><link>https://angelpalestina.dev/</link><language>es</language><item><title>Convolutional Neural Networks</title><link>https://angelpalestina.dev/certificaciones/convolutional-neural-networks/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/certificaciones/convolutional-neural-networks/</guid><description>Cuarto curso de la especialización en Deep Learning (DeepLearning.AI): redes neuronales convolucionales desde la capa convolucional hasta arquitecturas clásicas (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet), detección de objetos, reconocimiento facial y transfer learning.</description><pubDate>Sun, 20 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Capas convolucionales y pooling</category><category>Arquitecturas clásicas (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)</category><category>Detección de objetos</category><category>Reconocimiento y verificación facial</category><category>Transfer learning y data augmentation</category></item><item><title>Construí un sistema gestor de lecturas (y el architecture review me cambió el plan)</title><link>https://angelpalestina.dev/blog/construi-un-sistema-gestor-de-lecturas/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/blog/construi-un-sistema-gestor-de-lecturas/</guid><description>Cómo el sistema gestor de lecturas pasó de prototipo a arquitectura seria — decisiones de diseño y errores de escalado temprano.</description><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Django</category><category>React</category><category>Python</category><category>Full-Stack</category><category>PostgreSQL</category></item><item><title>Modelos de difusión: cómo una IA aprende a &quot;pintar&quot; eliminando ruido</title><link>https://angelpalestina.dev/blog/modelos-de-difusion-como-una-ia-aprende-a-pintar/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/blog/modelos-de-difusion-como-una-ia-aprende-a-pintar/</guid><description>La intuición detrás de la generación de imágenes por IA: ruido, denoise y el proceso inverso que aprende el modelo.</description><pubDate>Fri, 28 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Deep Learning</category><category>Modelos de Difusión</category><category>IA</category><category>Generative AI</category></item><item><title>Transformers sin fórmulas: la intuición de la atención</title><link>https://angelpalestina.dev/blog/transformers-sin-formulas-la-intuicion-de-la-atencion/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/blog/transformers-sin-formulas-la-intuicion-de-la-atencion/</guid><description>Cómo funcionan los Transformers explicados con metáforas: la atención, los embeddings y por qué desplazaron a las RNN.</description><pubDate>Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Deep Learning</category><category>Transformers</category><category>NLP</category><category>IA</category></item><item><title>Lo que aprendí construyendo mi primera red neuronal</title><link>https://angelpalestina.dev/blog/lo-que-aprendi-construyendo-mi-primera-red-neuronal/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/blog/lo-que-aprendi-construyendo-mi-primera-red-neuronal/</guid><description>Errores, intuiciones y lecciones prácticas de entrenar mi primera red neuronal desde cero con PyTorch.</description><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Deep Learning</category><category>PyTorch</category><category>Python</category><category>Redes Neuronales</category></item><item><title>Structuring Machine Learning Projects</title><link>https://angelpalestina.dev/certificaciones/structuring-ml-projects/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/certificaciones/structuring-ml-projects/</guid><description>Tercer curso de la especialización en Deep Learning (DeepLearning.AI): estrategia para dirigir proyectos de ML, partición train/dev/test, análisis de errores y métricas orientadas a objetivos bajo distribución de datos heterogénea.</description><pubDate>Tue, 16 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Estrategia de proyectos de ML</category><category>Partición train/dev/test</category><category>Análisis de errores</category><category>Métricas orientadas a objetivos</category><category>Distribución de datos heterogénea</category></item><item><title>Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization</title><link>https://angelpalestina.dev/certificaciones/improving-deep-neural-networks/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/certificaciones/improving-deep-neural-networks/</guid><description>Segundo curso de la especialización en Deep Learning (DeepLearning.AI): afinamiento de hiperparámetros, regularización (dropout, L2), algoritmos de optimización (Adam, RMSprop, mini-batch) y diagnóstico de sesgo/varianza.</description><pubDate>Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Afinamiento de hiperparámetros</category><category>Regularización (dropout, L2)</category><category>Optimización (Adam, RMSprop, mini-batch)</category><category>Inicialización</category><category>Diagnóstico de sesgo/varianza</category></item><item><title>Neural Networks and Deep Learning</title><link>https://angelpalestina.dev/certificaciones/neural-networks-and-deep-learning/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/certificaciones/neural-networks-and-deep-learning/</guid><description>Primer curso de la especialización en Deep Learning (DeepLearning.AI): fundamentos de redes neuronales, propagación hacia atrás, vectorización y construcción de una red desde cero con Python y NumPy.</description><pubDate>Tue, 28 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Redes neuronales</category><category>Propagación hacia atrás (backpropagation)</category><category>Vectorización</category><category>Inicialización de parámetros</category><category>Clasificación binaria</category></item><item><title>Sistema Gestor de Lecturas</title><link>https://angelpalestina.dev/proyectos/sistema-gestor-lecturas/</link><guid isPermaLink="true">https://angelpalestina.dev/proyectos/sistema-gestor-lecturas/</guid><description>Aplicación web full-stack en Django y MariaDB para gestionar lecturas: catálogo de libros, metas de lectura, seguimiento de progreso y panel de estadísticas, con control de usuarios y permisos.</description><pubDate>Fri, 20 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Python</category><category>Django</category><category>MariaDB</category><category>HTML</category><category>CSS</category><category>JavaScript</category></item></channel></rss>