  These handouts are designed for people who is just starting involved with the
topic artificial neural networks. We show how it works a single artificial
neuron (McCulloch & Pitt model), mathematically and graphically. We do explain
the delta rule, a learning algorithm to find the neuron weights. We also
present some examples in MATLAB/Octave. There are examples for classification
task for lineal and non-lineal problems. At the end, we present an artificial
neural network, a feed-forward neural network along its learning algorithm
backpropagation.
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  Estos apuntes est\'an dise\~nados para personas que por primera vez se
introducen en el tema de las redes neuronales artificiales. Se muestra el
funcionamiento b\'asico de una neurona, matem\'aticamente y gr\'aficamente. Se
explica la Regla Delta, algoritmo deaprendizaje para encontrar los pesos de una
neurona. Tambi\'en se muestran ejemplos en MATLAB/Octave. Hay ejemplos para
problemas de clasificaci\'on, para problemas lineales y no-lineales. En la
parte final se muestra la arquitectura de red neuronal artificial conocida como
backpropagation.
