Construir modelos de aprendizaje profundo propuestos por terceros puede convertirse en una tarea sencilla cuando se utilizan bibliotecas especializadas. Sin embargo, todavía existe mucho misterio en torno al diseño de nuevos modelos o la modificación de los existentes. Estas tareas requieren un conocimiento profundo de los diferentes componentes o bloques de construcción y sus dimensiones. Esta información está limitada y fragmentada en diferentes literaturas. En este artículo, recopilamos y explicamos los bloques de construcción utilizados para diseñar modelos de aprendizaje profundo en profundidad, comenzando desde la neurona artificial hasta los conceptos involucrados en la construcción de redes neuronales profundas. Además, se ejemplifica la implementación de cada bloque de construcción utilizando la biblioteca Keras.