🧠 Neurona - Streamlit App

Aplicación desarrollada con Streamlit que permite visualizar y comprender el funcionamiento básico de una neurona artificial mediante entradas, pesos y sesgo.

🔗 App en línea: https://alejandrobr-neurona-app.streamlit.app/

🐳 Ejecutar con Docker

1. Construir y levantar el contenedor

docker-compose up --build

2. Abrir en el navegador

http://localhost:8501

📸 Ejemplos

🧩 Funcionalidades

La app se organiza en tres pestañas:

1️⃣ Una entrada

• Una entrada x
• Un peso w
• Salida: $$ y = x \cdot w $$

2️⃣ Dos entradas

• Entradas: x₀, x₁
• Pesos: w₀, w₁
• Salida: $$ y = x₀ \cdot w₀ + x₁ \cdot w₁ $$

3️⃣ Tres entradas y sesgo

• Entradas: x₀, x₁, x₂
• Pesos: w₀, w₁, w₂
• Sesgo: b
• Salida: $$ y = x₀ \cdot w₀ + x₁ \cdot w₁ + x₂ \cdot w₂ + b $$

📂 Estructura del proyecto

.
├── img/
│   ├── example_1.png
│   ├── example_2.png
│   ├── example_3.png
│   └── neuron.jpg
├── notebooks/
│   ├── ejercicio_01_mi_primera_neurona.ipynb
│   ├── ejercicio_02_una_neurona_con_dos_entradas.ipynb
│   └── ejercicio_03_una_neurona_con_tres_entradas_y_sesgo.ipynb
├── .gitignore
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── README.md
├── requirements.txt
└── streamlit_app.py

✍️ Créditos

Alejandro Barrionuevo Rosado

Máster de FP en Inteligencia Artificial y Big Data - CPIFP Alan Turing