⭕ ACTUALIZACIÓN JULIO 2021 -- Próximamente dará comienzo una nueva edición del Master en el que podréis participar y del que además volvéis a contar con un CÓDIGO de descuento desde este canal. Si utilizáis el código DOTCSV300 tendréis un descuento de 300€. No perdáis la oportunidad de participar. En este vídeo de aquí hablo con más detalle del Master y de mi experiencia participando como ponente en la edición anterior: ua-cam.com/video/jHdF57hnBRg/v-deo.html
¡ESTE VÍDEO TUVO QUE HACERSE HACE MUCHO TIEMPO! Pero por fin aquí está 😄 Y ahora os pregunto ¿¿Se ha entendido la explicación?? En los próximos vídeos de la mini-serie seguiremos profundizando. Ah! Y hablando de series. Continuaremos también próximamente con la de NLP. Nada más, apoyad por Patreon el trabajo y yo seguiré haciendo ricos vídeos :)
Me he visto las clases de computer vision de Standford, los cursos de Gomila en Udemy, las múltiples explicaciones de las redes convolucionales en UA-cam y ESTA es sin duda la MEJOR explicacion de las redes convolucionales que he VISTO Carlos, en pedagogía no tienes absolutamente nada que envidiarle a ningún profesor de esas grandes universidades
Dios mío!!!!! Estoy estudiando Telecos en la UPC pero hago una asignatura de Introducción al Procesado de Imagen y Audio. Y en el temario de Imágenes me han introducido la Convolución y el uso de filtros. Qué calidad!!! Nuevo sub!!!!
Este video solo tiene dos meses y lo he visto como diez veces. Uno de los mejores videos sobre ML (incluyendo los que estan en Ingles). Esperando con ansias el proximo!
¡MAESTRO! llevo un semestre de aprendizaje profundo y en estos 14 minutos entendí muchísimo más que en clase, ¡MUCHÍSIMAS GRACIAS! ¡más maestros como tú! me gustaría saber cómo logras explicarlo tan bien!! De verdad todo mi respeto!
Las matemáticas detrás de todo esto son brutales....matrices, estadística....una pasada.En astronomia se utiliza para el procesado de imágenes astronómicas.
Tu canal es uno de los mejores que he visto! He trabajado durante 30 años en el área de.la imagen digital... Desde las primeras betaversiones de PS por allá en los 90S.... Gracias... Lo Disfruto muchísimo!
¡Wow que videaco! Me atrevo a decir que es la mejor explicación de redes convoluciones de todo internet (el habla inglesa incluida). Me alegro mucho de tener un contenido de tan alta calidad en español. Muchas gracias por tu trabajo Carlos! :)
Vamos a ver, llevo 3 horas peleandome con mi primera red (que es convolucional) y justo ahora subes el video, perfect timing. Espero con ansias los notebooks.
Wow , que buen material: el contenido, las animaciones, y la música, esta me pareció espectacular, rara vez encuentro en un video una música agradable, normalmente preferiría no escucharla, pero aquí, la selección fue excelente. excelente contenido!
Me gustan estos videos muy útiles para aprender cosas nuevas . Soy contador pero escuché que la inteligencia artifial me iba a quitar el trabajo así que aprenderá de este nueva disciplina . Más adelante ojalá enseñe redes recurrentes que tampoco ha enseñado de esta
Otra aplicación de kernels algebraicos son los kernels Gaussianos. Son también conocidos como filtros bilaterales y se usan para el suavizado de imágenes. Genial video, las animaciones dan muchísima clarificación a lo que por otro lado los estudiantes ven como álgebra lineal dura. Esperando esos IANotebooks para ver cómo presentas los materiales.
tus videos estan para re-verlos, siempre quiero aprender mas y tenerlo todo claro pero me doy cuenta que es ambicioso, debo ir un paso a la ves ademas que no tengo formacion previa para todos estos conceptos mas que lo que estudie de informatica en secundaria y fue hace tiempo, y claro cuando comence con este viaje Dot.csv ni recuerdo como pero ah sido maravilloso
Como siempre, me encanta tu canal !!!!!!!!!! que don tan especial te ha dado Dios para explicar algo tan cmplej de forma tan eficiente!!!!! Que Dios te bendiga con más!!!!!!!!!!!!!!
muy buen video me gusta ya que casi nadie se toma la molestia de explicar las cosas de forma interactiva y divertida es mi puerta de entrada a esos extensos papers
Solo escribir para resaltar lo excelentemente bien explicado y pulidos que están tus videos. Quiero felicitarte por divulgar todo esto y agradecer tu trabajo. Saludos!
Hola, genial la presentación pero me quedó gusto a poco jajajajaja, estuve buscando el video siguiente a este, ese donde ibas a explicar o comentar, ese donde íbamos a ver como entrar a sus entrañas para comprobar que si está aprendiendo... Gracias y saludos desde CHile ;)
Soy diseñador gráfico, que solo ha tonteado y se ha enrollado alguna que otra vez con html, css y processing. PERO, que es adicto a tus vídeos, me encantaría conocer a alguien que tratase con tanta pasión la programación en campos que se relacionasen con los mios. Este, y tu ultimo vídeo me parecen geniales. Muchas gracias por compartir, me encantan, ojalá tuviese esta “facilidad” en explicar cómo veo el diseño, eres un machine :)
Estoy tomando curso de Deep Learning en Coursera. Me encanta cómo tus contenidos introductorios facilitan el meterse de lleno en el tema del deep learning sin estar tan perdido por lo técnico. Es excelente. Mi pregunta es, ¿hacia qué sectores se debe apuntar el tener conocimiento en Deep Learning y cuánto es suficiente para implementarlo?
Se te nota mas expresivo, como si nos hubieras mostrado mas de tu alma/personalidad, no me quejo, lo hace mas dinamico e interactivo. Muchas gracias, eres el mejor!😁
Excelente video y explicación Carlos, hace bastante que no toco las redes convolucionales y con tus próximos notebooks estaré al pendiente y como no, de aprender muchas más cosas. Muchas gracias!
Hola carlos, este video me abrió el panorama acerca de mi proyecto de grado, que libros o papapers me recomiendas para entender mas a profundidad las redes neuronales convoluciones
@@matiasgerardcuelloscavetta8429 la gracia es que si le haces ese gesto a alguien y esa persona mira, entonces le podes dar un bife.. pero no sé cómo, el chiste se transformó en meme y bueno.. el hecho que no lo entiendas dice que internet todavía no te quemó el cerebro, sentiré afortunado
Nah, solo llevo unos años lejos de redes sociales y además capto los chistes por semana, soy el tipo ese que se empieza a reír de la nada por qué entendió un chiste pasado de moda.
Hola, buen video, como siempre. Creo que en 5:12 no es correcto decir que daría igual una reordenación de los pixeles de la imagen pues los pesos de la red terminan aprendiendo implícitamente la importancia de las posiciones. Slds
Me gusta este formato! Estoy viendo visión por computador en mi semestre de ingeniería física y pude aclarar un montón de cosas gracias a este video!:3
Carlos me parece genial tu canal. He logrado aprender mucho con tus explicaciones y me han motivado a aprender mucho mas sobre este mundo de la inteligencia artificial. espero que sigas creando este tipo de contenidos, y seria genial que realices IA NOTEBOOKs , sobre las redes neuronales convolucionales. saludos..!!
Muchas Gracias por el trabajo que realizas , el tiempo que le dedicas, un grande video totalmente recomendado hay que verlo un par de veces para entenderlo del todo
Este si es un canal en el que realmente se aprende algo. Me gusta el equilibro que se mantiene por exponer el contenido a la vez que se hace ameno. No solo se busca audiencia y divulgación que es lo que está pasando con date-un-vlog y otros canales de ciencia. Son videos para ponerse a estudiar cada cosa que se dice, para los que interesados en aplicación de IA que no somos ingenieros. Felicidades, tienes un fiel suscriptor!
Muy bonito, pero no entendí todo lo que dijo. Buscaré sus videos iniciales esperando sean tan buenos como este. Mas que desesperarme o dejarlo me dió mas curiosidad 🤔. Gracias por tan excelente trabajo!!!
Hola soy estudiante de data science en la Universidad de London, me encanto tu video y tus explicaciones, me podrias pasar por favor algunos de los papers/libros en los que te basaste para explicar CNN en para la vision artifical? muchas gracias! Espero ver tus proximos videos
Buenísima explicación, me quedó solo una duda: Sé que la red debe ir variando los valores del filtro hasta minimizar el error, pero ¿Al mismo tiempo lo está haciendo con los pesos (weight) de cada neuona de la red a la que se conecta? ¿O son procesos independientes de alguna manera?
Lo que preguntas es lo que hace la propagación hacía atrás, entre mas profunda sea la red neuronal, menos van a variar los pesos de las primeras capas, por lo que solamente los pesos de las ultimas capas se ajustan.
⭕ ACTUALIZACIÓN JULIO 2021 -- Próximamente dará comienzo una nueva edición del Master en el que podréis participar y del que además volvéis a contar con un CÓDIGO de descuento desde este canal. Si utilizáis el código DOTCSV300 tendréis un descuento de 300€. No perdáis la oportunidad de participar. En este vídeo de aquí hablo con más detalle del Master y de mi experiencia participando como ponente en la edición anterior: ua-cam.com/video/jHdF57hnBRg/v-deo.html
¡ESTE VÍDEO TUVO QUE HACERSE HACE MUCHO TIEMPO! Pero por fin aquí está 😄 Y ahora os pregunto ¿¿Se ha entendido la explicación?? En los próximos vídeos de la mini-serie seguiremos profundizando. Ah! Y hablando de series. Continuaremos también próximamente con la de NLP. Nada más, apoyad por Patreon el trabajo y yo seguiré haciendo ricos vídeos :)
eres un crack!! me encantan tus videos y consigues que quiera hacer un master sobre AI :D
O.O ahora veo que anuncias el master de IIA haahaha que casualidad!
El mejor video, espero con ansias el próximo grade Carlos, vamos para Patreon
Sos un grande pela, una abrazo!!!!
Una duda del minuto 8:58. Los 16 filtros se aplican sobre cada mapa de color rgb y por lo tanto se generan 16x3 nuevos mapas ? Me confundí un poco
buen vídeo gracias salu2
GAAA
Hola Sandra xd
Qué haces aquí, fred
Bob?
Me he visto las clases de computer vision de Standford, los cursos de Gomila en Udemy, las múltiples explicaciones de las redes convolucionales en UA-cam y ESTA es sin duda la MEJOR explicacion de las redes convolucionales que he VISTO
Carlos, en pedagogía no tienes absolutamente nada que envidiarle a ningún profesor de esas grandes universidades
tranquilo chatgpt
Siiiiiiiiiiiiiiiii vamos a programar, que bien, ya me lo estaba esperando :D
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
👌
Dios mío!!!!! Estoy estudiando Telecos en la UPC pero hago una asignatura de Introducción al Procesado de Imagen y Audio. Y en el temario de Imágenes me han introducido la Convolución y el uso de filtros. Qué calidad!!! Nuevo sub!!!!
Cómo has dicho, uno de los temas más fundamentales y lo has explicado de 10. Muchísimas gracias, tus videos son de gran ayuda!
Este video solo tiene dos meses y lo he visto como diez veces.
Uno de los mejores videos sobre ML (incluyendo los que estan en Ingles).
Esperando con ansias el proximo!
La mejor explicación que he visto, muchas gracias!!!!
GENIAL yo acabo de terminar un curso de machine learning y empiezo uno de deep learning y estos video son un complemento tremendo. Gracias!
Magnífica explicación, como siempre en los videos que haces. En verdad enhorabuena....claro, conciso, divertido, visualmente bien editado...bravo
Estaba haciendo mi TFG sobre redes neuronales convolucionales en Corea y estaba súper perdido, Mil gracias!
Excelente video me ha ayudado a comprender mucho mejor las redes convolucionales. Muchas gracias por compartir.
Gracias por esta clase magistral.
¡MAESTRO! llevo un semestre de aprendizaje profundo y en estos 14 minutos entendí muchísimo más que en clase, ¡MUCHÍSIMAS GRACIAS! ¡más maestros como tú! me gustaría saber cómo logras explicarlo tan bien!! De verdad todo mi respeto!
Las matemáticas detrás de todo esto son brutales....matrices, estadística....una pasada.En astronomia se utiliza para el procesado de imágenes astronómicas.
Cuando dijo que va a haber IA Notebook mi cerebro hizo boom!!!!!
Lo mejor de este canal sin dudas son los IANotebook 👏👏👏 eres el mejor men!!
Tu canal es uno de los mejores que he visto! He trabajado durante 30 años en el área de.la imagen digital... Desde las primeras betaversiones de PS por allá en los 90S.... Gracias... Lo Disfruto muchísimo!
¡Wow que videaco! Me atrevo a decir que es la mejor explicación de redes convoluciones de todo internet (el habla inglesa incluida). Me alegro mucho de tener un contenido de tan alta calidad en español. Muchas gracias por tu trabajo Carlos! :)
tu tambien, no abandones tu canal XD con toda.
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
No tengo palabras para agradecerte el hacer este mundo más entendí. De verdad muchas gracias
¡Excelente Explicación💯!
Excelente, ya había buscado sobre redes neuronales convolucionales y este es el vídeo más claro que he visto
Justo apenas iba a investigar sobre esto para mi tesis y lo subes, muchas gracias!
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
@@elaiottoiale4216 ?
@@alexherrera864 denuncialo por spam
@@alexherrera864 en casi todos los comentarios puso su video
Ya lo hice, gracias
Enorme los vídeos que hace Carlos... crack!
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
amigo, recienlo vi tu video y comprendi por fin de que se trata, te amo loko!
Vamos a ver, llevo 3 horas peleandome con mi primera red (que es convolucional) y justo ahora subes el video, perfect timing. Espero con ansias los notebooks.
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Wow , que buen material: el contenido, las animaciones, y la música, esta me pareció espectacular, rara vez encuentro en un video una música agradable, normalmente preferiría no escucharla, pero aquí, la selección fue excelente. excelente contenido!
Hace tiempo que te sigo y me decidí a realizar mi TFG sobre redes CNN gracias a ti, eres un fenómeno.
Me gustan estos videos muy útiles para aprender cosas nuevas . Soy contador pero escuché que la inteligencia artifial me iba a quitar el trabajo así que aprenderá de este nueva disciplina . Más adelante ojalá enseñe redes recurrentes que tampoco ha enseñado de esta
Aaaaaaaaaaaayyy cuanto tiempo esperé este video. Muchas gracias Carlos por tu trabajo!
Otra aplicación de kernels algebraicos son los kernels Gaussianos. Son también conocidos como filtros bilaterales y se usan para el suavizado de imágenes. Genial video, las animaciones dan muchísima clarificación a lo que por otro lado los estudiantes ven como álgebra lineal dura. Esperando esos IANotebooks para ver cómo presentas los materiales.
Tu modo de enseñar es demasiado bueno y entretenido, gracias, capo!
muchas gracias, he estado esperando este vídeo. me ayudara mucho en mi tesis. saludos.
tus videos estan para re-verlos, siempre quiero aprender mas y tenerlo todo claro pero me doy cuenta que es ambicioso, debo ir un paso a la ves ademas que no tengo formacion previa para todos estos conceptos mas que lo que estudie de informatica en secundaria y fue hace tiempo, y claro cuando comence con este viaje Dot.csv ni recuerdo como pero ah sido maravilloso
Como siempre, me encanta tu canal !!!!!!!!!! que don tan especial te ha dado Dios para explicar algo tan cmplej de forma tan eficiente!!!!! Que Dios te bendiga con más!!!!!!!!!!!!!!
muy buen video me gusta ya que casi nadie se toma la molestia de explicar las cosas de forma interactiva y divertida es mi puerta de entrada a esos extensos papers
Solo escribir para resaltar lo excelentemente bien explicado y pulidos que están tus videos. Quiero felicitarte por divulgar todo esto y agradecer tu trabajo. Saludos!
Hola, genial la presentación pero me quedó gusto a poco jajajajaja, estuve buscando el video siguiente a este, ese donde ibas a explicar o comentar, ese donde íbamos a ver como entrar a sus entrañas para comprobar que si está aprendiendo... Gracias y saludos desde CHile ;)
Por mucho el mejor profesor de habla hispana en estos temas, la edición de vídeo estuvo demasiado genial, 100 de 100
Soy diseñador gráfico, que solo ha tonteado y se ha enrollado alguna que otra vez con html, css y processing. PERO, que es adicto a tus vídeos, me encantaría conocer a alguien que tratase con tanta pasión la programación en campos que se relacionasen con los mios. Este, y tu ultimo vídeo me parecen geniales. Muchas gracias por compartir, me encantan, ojalá tuviese esta “facilidad” en explicar cómo veo el diseño, eres un machine :)
Estoy tomando curso de Deep Learning en Coursera.
Me encanta cómo tus contenidos introductorios facilitan el meterse de lleno en el tema del deep learning sin estar tan perdido por lo técnico.
Es excelente.
Mi pregunta es, ¿hacia qué sectores se debe apuntar el tener conocimiento en Deep Learning y cuánto es suficiente para implementarlo?
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Impresionante y admirable la sencillez y claridad con la que has conseguido explicarlo todo. Grandísimo vídeo, de verdad, felicidades :)
Tus aportes y la magia pedagógica con que la que desarrollas tus contenidos han sido de gran valor para nosotros.
Muchas gracias.
Genial !!! , estas de vuelta !!!! por favor mas videos en el canal
Se te nota mas expresivo, como si nos hubieras mostrado mas de tu alma/personalidad, no me quejo, lo hace mas dinamico e interactivo.
Muchas gracias, eres el mejor!😁
No me dejes así! Quiero continuación! Me encanta tu trabajo! Graicas!
Tengo que hacer un ensayo sobre esto, mucha gracias, es el canal que siempre me saca de apuros
Excelente video. Gracias. Un saludo desde Lima.
Como siempre, excelente video. Una de las mejores formas de enteder estas redes es poder visualizar sus cálculos.
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Excelente video y explicación Carlos, hace bastante que no toco las redes convolucionales y con tus próximos notebooks estaré al pendiente y como no, de aprender muchas más cosas. Muchas gracias!
Hola carlos, este video me abrió el panorama acerca de mi proyecto de grado, que libros o papapers me recomiendas para entender mas a profundidad las redes neuronales convoluciones
Buen video Carlos, me encanto la broma del 6:02 la vi tres veces seguidas jajajaja
Yo no la entendí... Es que no suelo ser bueno captando chistes.
@@matiasgerardcuelloscavetta8429 la gracia es que si le haces ese gesto a alguien y esa persona mira, entonces le podes dar un bife.. pero no sé cómo, el chiste se transformó en meme y bueno.. el hecho que no lo entiendas dice que internet todavía no te quemó el cerebro, sentiré afortunado
Nah, solo llevo unos años lejos de redes sociales y además capto los chistes por semana, soy el tipo ese que se empieza a reír de la nada por qué entendió un chiste pasado de moda.
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
@@elaiottoiale4216 deja de hacer spam en todos lados
Hoy en mi clase de Deep Learning de mi universidad pregunte mucho de lo que explicaste en este video. Muy buenoo!
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Estoy flipando en colores, ERES UN MAESTRO. CRACK
ARRIBAAAA!!! He estado esperando este video hace rato!
Hola, buen video, como siempre.
Creo que en 5:12 no es correcto decir que daría igual una reordenación de los pixeles de la imagen pues los pesos de la red terminan aprendiendo implícitamente la importancia de las posiciones. Slds
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Que grande eres para explicar gracias!!.
Existe el video haciendo el código??
Que maravillosa noticia el que se vayan a hacer más vídeos para profundizar en el tema!
EL MEJOR VIDEO DE CNN DE TODO UA-cam!!! Mis felicitaciones!
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Tenía ganas de un video así sobre este tema desde hace como un año! Gracias :)
Excelente trabajo haces siempre, gracias!!!!!!
Profesor... muchas pero muchas gracias.
Excelente explicación! muy clara
Fua....este video me ha entusiasmado muchísimo!
Mucha calidad en un vídeo! Genial.
No me lo pierdo, siempre un contenido excepcional.
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Gracias.
Estoy adentrándose en este campo y me es muy útil este video.
Sigue así.
Saludos desde Ecuador.
Excelente! Muy detallado y bien explicado
Cada video tuyo vale ORO! Siento que aprenderé cosas nuevas y extraordinarias cada que suena la campanita! Gracias DOTCSV!
Me gusta este formato! Estoy viendo visión por computador en mi semestre de ingeniería física y pude aclarar un montón de cosas gracias a este video!:3
10/10! Se agradece este tipo de contenido tan bien explicado, con unas animaciones tan bien hechas y en castellano
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Carlos me parece genial tu canal. He logrado aprender mucho con tus explicaciones y me han motivado a aprender mucho mas sobre este mundo de la inteligencia artificial. espero que sigas creando este tipo de contenidos, y seria genial que realices IA NOTEBOOKs , sobre las redes neuronales convolucionales. saludos..!!
Gracias! Super claro. Es una genialidad.
Muchísimas gracias !
Que caña de video. Puede que sea el mejor de todos! 🤯
Muchas Gracias por el trabajo que realizas , el tiempo que le dedicas, un grande video totalmente recomendado hay que verlo un par de veces para entenderlo del todo
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Dioooooooooooooos me dejaste con ganas de ver el siguiente!
Ya estoy emocionado por los videos que vienen :)
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Genial, me encantan tus videos
Me quedé esperando el notebook de programación de arquitectura convolucional.
Gracias por el video.
Bro el video que he estado esperando que grande
Muy bien explicado y es interesante.
Épico amigo crack, me encantó esta explicación, arriba quiero ver el próximo!
extrañaba estos videos tan pulidos, felicitaciones y gracias Carlos
Pedazo de edición 👏👏
Este si es un canal en el que realmente se aprende algo. Me gusta el equilibro que se mantiene por exponer el contenido a la vez que se hace ameno. No solo se busca audiencia y divulgación que es lo que está pasando con date-un-vlog y otros canales de ciencia. Son videos para ponerse a estudiar cada cosa que se dice, para los que interesados en aplicación de IA que no somos ingenieros. Felicidades, tienes un fiel suscriptor!
magnifico trabajo
Omg que buena explicación amigo
Muy bonito, pero no entendí todo lo que dijo. Buscaré sus videos iniciales esperando sean tan buenos como este. Mas que desesperarme o dejarlo me dió mas curiosidad 🤔. Gracias por tan excelente trabajo!!!
gracias profe Carlos, excelente …..complicado el tema pero se entendió!!!!
Che boludo, increíble tu canal. Posta. Hermoso contenido muy muy muy muy bien realizado. Me encanta.
Eres lo más grande que ha llegado a mi vida
Gracias, ¡saludos desde México!
Pedazo de vídeo Carlos. Haces un contenido de calidad exquisita de verdad. Ayudas mucho al campo de la IA como tal y a la gente también. Enhorabuena.
Hola soy estudiante de data science en la Universidad de London, me encanto tu video y tus explicaciones, me podrias pasar por favor algunos de los papers/libros en los que te basaste para explicar CNN en para la vision artifical? muchas gracias! Espero ver tus proximos videos
Buenísima explicación, me quedó solo una duda:
Sé que la red debe ir variando los valores del filtro hasta minimizar el error, pero ¿Al mismo tiempo lo está haciendo con los pesos (weight) de cada neuona de la red a la que se conecta? ¿O son procesos independientes de alguna manera?
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Lo que preguntas es lo que hace la propagación hacía atrás, entre mas profunda sea la red neuronal, menos van a variar los pesos de las primeras capas, por lo que solamente los pesos de las ultimas capas se ajustan.
Gran aporte, gracias.
Excelente video!
El: ... el cómo lo sabreis en el proximo video ...
Yo: noooooooooo, tengo hambre de conocimiento ...
Recuerdos de vietman Quantum Fracture
@@jackcloudman sip, se mandó una crespada
ua-cam.com/video/jgoKeI3y2fo/v-deo.html
Ha hecho "La Crespada"
Genial el video 👍, muy bien explicado 👍