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-# Ejercicios para practicar numpy y optimización con scipy
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-## Resolución espacial
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-En observaciones astronómicas e imágenes en general, llamamos resolución espacial
-a la distancia angular minima a la que pueden estar dos fuentes puntuales de luz
-y aun poder ser reconocidas como objetos individuales.  
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-En el caso de la astronomía, este efecto tiene que ver con la dispersión de la
-luz al atravezar la atmósfera, la cual hace que una estrella, que debería
-en principio aparecer como una fuente puntual (pues las estrellas están muy
-lejos), aparezca en cambio como una mancha. Así, si dos estrellas están
-demasiado cerca sus *manchas* se superpondrán hasta el punto en que sea imposible
-distinguirlas como fuentes individuales [(Ver imágenes en este link)](http://www.carlostapia.es/fisica/resolucion_criterios_practica.html)  
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-Para modelar este efecto, típicamente consideramos la acción de la atmósfera
-como la convolución de la imagen "perfecta" (como se vería desde el espacio)
-con un kernel gaussiano. El ancho de esa función gaussiana 2D caracteriza
-las condiciones de observación, varía con las condiciones climáticas y para
-cada sitio de la Tierra. 
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-La resolución espacial normalmente se toma como el [FWHM](https://es.wikipedia.org/wiki/Anchura_a_media_altura#:~:text=La%20Anchura%20a%20media%20altura,mitad%20de%20su%20valor%20m%C3%A1ximo.)
-de la gaussiana caracteristica registrada durante una observación. Es decir,
-si dos estrellas están a una distancia aparente en el cielo menor que el 
-FWHM del efecto atmosférico, la luz de ambas fuentes se mezclará después de
-la convolución hasta el punto de impedir reconocerlas de modo individual.  
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-Además, la atmósfera puede interactuar de maneras distintas con la luz de
-distintas longitudes de onda, de manera que el ancho de la gaussiana puede
-ser distinto para observaciones con diferentes filtros.  
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-El objetivo de esta tarea es medir de forma aproximada la resolución
-espacial en una noche de observación en Zapatoca, Santander (Colombia), a partir
-de una foto del cielo estrellado.  
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-## Ejercicio: Pasos
-- Leer la imagen almacenada en la carpeta `data` como un array de numpy. Ese
-array estará compuesto de 3 matrices, una tras otra, correspondiente a los 
-canales *R*,*G*,*B* 
-- Combinar los 3 array para generar una versión blanco y negro de la imagen,
-en la cual ella consiste de una sola matriz 2D. Puede usar su intuición y prueba
-y error para combinar las 3 imágenes, explicando el procedimiento elegido. Esto
-será más interesante que usar un comando desconocido de una biblioteca sofisticada
-que haga las cosas como una caja negra (**_queremos practicar numpy_**)
-- Recorte un sector de la imagen conteniendo una estrella individual y ajuste una
-gaussiana 2D simétrica a la imagen de la estrella por mínimos cuadrados, incluyendo
-una constante aditiva (el cielo "vacio" brilla)
-- Repita este procedimiento para varias estrellas y presente alguna estadística
-sobre las medidas de la FWHM de las distintas gaussianas: histograma, media, mediana,
-desviación estándar
-- Repita el mismo ejercicio sobre cada una de las bandas *R*,*G*,*B* separadamente
-y comente si observa diferencias en los resultados
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-## Instrucciones generales
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-- La entrega debe ser un archivo de markdown llamado `Entrega.md` incluyendo todo:
-Texto con las
-explicaciones, bloques de código, ecuaciones, gráficos.
-- También debe haber un notebook (`Entrega.ipynb`)
-con todos los códigos y resultados, por si deseo
-revisar la ejecución de alguna parte del código, pero en principio el archivo de
-markdown debería ser autocontenido, como su reporte final.
-- No olvide identificarse y dar un contexto amigable del contexto a resolver,
-así como explicar todos sus procedimientos y comentar los códigos apropiadamente
-- Fraccione el código en celdas de acuerdo a la lógica de la solución
-- Exploraciones complementarias al ejercicio serán muy bien recibidas
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-**El objetivo es que si su instructor desea correr el código pueda hacerlo,
-para eso va el notebook, pero que esto no sea necesario para evaluar la tarea,
-para eso va el markdown con todas las explicaciones, códigos, ejemplos y 
-resultados. Aprovecharemos la ventaja doble que nos ofrece markdown: 1) GitLab
-va a renderizar el archivo proveyendo una visualización adecuada; 2) nos permite
-combinar texto (levemente) enriquecido, formulas en latex, bloques de código e
-imágenes en un solo formato con una sintaxis sencilla **
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