Nivel Intermedio
28 clases
4 horas de contenido
8 horas de práctica
Crea modelos de clasificación de texto con PyTorch y TorchText. Procesa datos, entrena el modelo y realiza inferencias optimizadas con PyTorch 2.0. Guarda y comparte tu modelo en Hugging Face, mejorando la colaboración.
Clases del curso
Estructura de modelo de deep learning en PyTorch
Redes neuronales con PyTorch
Cierre del curso
Certificado digital
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Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Omar Espejel
Machine Learning Engineer & Blockchain Developer
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Proyecto del curso
Clasificación de textos multiclase con PyTorch
Entrena un modelo capaz de clasificar textos en inglés en catorce distintas categorías. Utilizarás torchtext para procesar texto con PyTorch y el dataset DBPedia. Crearás las capas de la red neuronal de tu modelo, lo entrenarás y harás inferencia para obtener resultados.
Ver proyectoconocimientos previos
- Fundamentos de redes neuronales con Python y Keras.
- Programación orientada a objetos con Python.
- Exploración y carga de modelos de Hugging Face.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebooks, Google Colab o Kaggle Notebooks.
Opiniones del curso
4.7 · 59 opiniones
Jonathan Narváez Urresta
@jona_nfu·
Excelente curso
JUAN SEBASTIAN GARCIA RODRIGUEZ
@jsebastiangarcia29932·
Muy bunea introduccion, pero podrían complejizar más este contenido. Por ejemplo utilizar tambien pytorhc para tareas de visión y también modelso sequenciales (LSTMs y otros)
Emmanuel Escobar
@emmanuel-escobar·
Excelente curso y el profesor explica de manera muy detallada.
José Florentino Ramos
@joseph0001·
Es un curso que me permitio hacer un click y decirme "ahora me cierra todo"
Luis Carlos Jaramillo Zuñiga
@MetaNauta·
Excelente todo
Gerson Gómez Giraldo
@giraldogomez2017·
excelente
Laura Quintero
@lmarcela.quintero·
Excelente curso, especialmente los notebook
Daniel Limon Cervantes
@dannylimon·
Muy buen curso me gusto todo lo visto en el, me gustaria que se explicaran mas a profundidad los conceptos solo para repasar y dejarlos mas claros de esta forma, pero de ahi en mas todo perfecto, me encanto y sobre todo aprendi mucho y me dieron mas ganas de aprender.
Carlos Perilla
@carlos7736·
Muy instructivo y practico, aunque requiere un aprendizaje activo por parte del alumno
german mauricio neira vargas
@mauricio830715·
Excelente curso y el docente explica los contenidos de una forma que se facilita su aprendizaje y practica.
Federico Arias
@f_ariassuarez·
Me hubiese gustado un poquiiiito mas de teoria para trabajar con NLP y su modelado para usar ML. Explicacion de terminos como embedding, vocabulario, etc.
Andrés Felipe Ladino Cortés
@afladino21·
El curso me parecio excelente. Sólo tengo una observacion y es utilizar el nombre de los parametros en cada una de las clases de PyTorch. Eso hace más facil entender la información que se le debe ingresar a dicha clase o función.
Cruz Julian
@cruz-julian·
Excelente curso. Ahora que tengo estas herramientas puedo profundizar para poder usar torch audio y torch vision. Además puedo poner en producción modelos libres que puedo descargar de hugging face. Me siento muy satisfecho.
Diego Alejandro Lesmes
@dlesmes·
Muy bueno el metodo de explicacion, los templates y el uso de huggingface para guardar el modelo quizas hubiera sido bueno abordar un caso de estudio con imagenes!, o agregarle al nombre de curso NLP en algun lado
deivy andres vanegas pedraza
@deivy.vanegas·
exelente curso
deivy andres vanegas pedraza
@davanegasp159230·
exelente curso
Juan Sebastián Silva Diaz
@sebastian.schwarmer·
Excelente la explicación de los temas, un verdadero gusto escucharlo.
Andres Santiago Acevedo Mancera
@Santiago_AA24·
Me parece que el curso es muy adecuado para alguien que quiera aprender a implementar redes neuronales en PyTorch desde cero y paso a paso, pero con un conocimiento conceptual previo de redes neuronales. Además, tiene varios detalles adicionales que aprecio mucho en lo personal, como el poder subir el modelo a The Hugging Face Hub. Por último, me parece que los temas se explican con una profundidad adecuada y se dan las referencias para poder buscar más allá. Es un buen curso practico introductorio.
Horacio Licona González
@horaciolicona0711·
Excelente profesor con un excelente aprendizaje sobre las redes neuronales con Pytorch
Eber Laurente Lliuyacc
@Eber.laurente·
Muy buen curso. !PARA CUANDO LA SEGUNDA PARTE¡
Sebastián Franco Gomez
@sebastian.franco·
Excelente curso, abarca una arquitectura sencilla de clasificación de texto pero muestra el flujo entero de un proyecto de DL en PyTorch.
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Entrenar y evalúa modelos de redes neuronales con PyTorch.
Fredy Alberto Orozco Loaiza
@fredyorozco·
Tengo experiencia trabajando con pytorch
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Iván Alexander Luce Villegas
@Ivaniux·
Lo mejor del curso es la documentación que se proporciona.
Rafael Rivera
@rafarivera75·
Excelente curso, el profesor explica muy bien, super recomendado.
Jeison Wu Mitre
@jeisonxm·
Excelente profesor, y mejor aun que haya dejado las plantillas y el codigo ya hecho, que nos permite indagar mas y nos da la posibilidad de modificar nosotros el modelo.
Carlos Alejandro Sanchez Aceves
@AlexTraitor·
Excelente curso, solo agregaría que habría que especificar mejor algunos detalles, pero para iniciar con PyTorch está genial! :)
Rodrigo Renaldo López Gamarro
@rodrilopez2444·
Exelente curso!!!
@gredygarrido·
muy didactico
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