Nivel Básico
19 clases
2 horas de contenido
8 horas de práctica
Genera demos de Machine Learning con Hugging Face usando Gradio y Streamlit. Aprende a crear, compartir y colaborar en aplicaciones interactivas utilizando modelos pre-entrenados y repositorios con espacios permanentes para tus proyectos.
Clases del curso
Gradio
Streamlit
Tu historia en machine learning
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Omar Espejel
Machine Learning Engineer & Blockchain Developer
🔗 Blockchain and Crypto
🧠 Busca la democratización del machine learning
🎙️ Co-host Hacia Afuera Podcast
Proyecto del curso
Tus propios demos de machine learning
Crearás una aplicación demo de un modelo de machine learning que hayas entrenado o utilizado previamente. Demuestra el problema que resuelve usando Gradio o Streamlit y compártelo en el Hub de Hugging Face.
Ver proyectoconocimientos previos
- Programación en Python.
- Git y GitHub.
- Transfer learning con hub de Hugging Face.
software y recursos necesarios
- Navegador web.
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.8 · 57 opiniones
Fredy Alberto Orozco Loaiza
@fredyorozco·
La verdad esta clases estubieron muy buenas
Manuel Galindo
@gadum07·
No conocía las herramientas y me dio mucha información, me surgieron ideas para mis proyectos. Gracias !!!
Sebastian Matias Pulido
@SeaBass·
Excelente profesor, muy bien explicado el curso, lastima que nadie responde las preguntas de los alumnos
Elías Rashid Morales Mendoza
@elimoralsmendox·
Excelente profesor. Su manera de explicar es práctica y amena.
John J. Meza
@Johnometalman·
Solo sugeriría actualizar el curso o agregar anexos actualizados
Horacio Licona González
@horaciolicona0711·
Excelente curso con gran aporte de conocimientos.
Lina Marcela Malaver Gómez
@lmarcela·
Aprender a crear y subir demos con Python de forma facil, rapida y gratuita.
Juan Sebastian Aponte Hung
@juansh96·
Excelente introduccion a la creaciòn de demos
Carlos Arturo Moreno Moreno
@camorenom224·
Es increíble la facilidad de desplegar modelo mediante el space de hugging face
Diego Felix Angeles Angeles
@diego.angelesa·
gradio es una buena opcion para debuggear aun que streamlit me gusta mas el flujo en realtime para ir creando el dashboard
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Crear demos de NLP y computer vision.
Ronal Leiva
@ronal_leiva·
Excelente introducción
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Juan R. Vergara M.
@juan-raul-vergara-m·
Apenas terminé el primer curso de 🤗 continué con este ya que me ha encantando esta comunidad, el poder de compartir conocimientos y de manera gratiuta 💚🚀🔥
Jhon Alexander Orozco Valencia
@jhonalexanderorozcovalencia·
Pasa de 0 a 100 en entendimiento de algunas opción para utilizar modelos de ML existentes, personalizar y poder dar grandes pasos a mi entendimiento general de IAs
Vanessa Sanchez Malagon
@vanessasanchezmalagon·
El proceso de llevar un modelo de machine learning a producción es muy sencillo.
Miguel Rodríguez
@AlexRodS·
Conocer estas nuevas herramientas para desplegar modelos desde los Spaces
Ixcoatl Francisco Pérez
@ixcoperez·
Excelente curso para crear aplicaciones para nuestros modelos de machine learning de manera sencilla con Python, asi como entender y demostrar su funcionamiento, y por supuesto subirlos y compártilos desde el Hub de Hugging Face, curso 100% recomendable.
Ricardo Rodriguez Yee
@ricardorodriguezyee·
Es lo máximo!
Rafael David Rincón Villamizar
@rafaelnotty·
buenísimo, estoy emocionado de conocer está herramienta
Davies
@daviesaguirreblas·
Excelente curso. Completo y detallado
Miguel Granados
@miguelosoyo·
Es bueno para una parte introductoria. Por eso le pongo 5 estrellas al contenido y al profe. Sin embargo, hubiera estado perfecto si se hiciera una demo con más detalles y características de Gradio y Streamlit. De ahí en fuera todo genial con este curso.
Juan Ignacio Barroso
@IgnacioBarroso·
Un curso muy necesario para seguir aportando y agrandando la comunidad dev publicando y aportando con nuestras invenciones. Excelente profesor y que frameworks tan relajantes de escribir!!
Javier Villarroel
@javier-villarroel530·
Un curso muy interasante, sencillo y divertido. Sobre todo muy interesante el mundo de Hugging Face, crear modelos de IA en comunidad.
Julen Alvaro
@julenalvaro·
Directo al grano y sin florituras innecesarias, muy bien. La idea es que puedes crear una demo de lo que sea y compartirla con una URL con sólo saber python, git y leer la documentación de Gradio o Streamlit. Muy útil.
Cristian Mauricio Rojas Olivares
@Kryss95·
Pero que fenomenal curso !!!!! no sabia que se pudesen usar tantas cosas y que ademas pudiesen funcionar con info de distintos lados! las posibillidades son infinitas.
Harold Sthid Piravaguen
@harold-sthid-piravaguen·
cuando se inicia a experimentar se hacen cosas para uno con este curso se toma confianza para colaborar con otros, las clases son muy practicas y útiles para la evolución normal que se debe tener para iniciar a escalar proyectos propios o iniciativas desde la comunidad,
Nelson Ramos
@nelsonalejandroramos·
:)
Javier Antonio Granda Tabares
@javiergrandat·
Excelente curso. Quedo a la espera de cursos mas actualizados y con mayor profundidad en el tema de transfer learnig, streamlit y gradio.
Manuel Alejandro Lopera Ospina
@exeleon·
Genial saber cómo publicar demos de apps de IA fácilmente.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
AI Software Engineer
110 horas
18 Profes
Aprende los fundamentos de programación y matemáticas hasta el desarrollo y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial. Construye soluciones innovadoras con herramientas modernas y prácticas.
Ruta
Deep Learning: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
39 horas
8 Profes
Domina el uso y desarrollo de modelos de lenguaje para tareas de procesamiento de texto con deep learning.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender