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
Omar Sanseviero
Machine Learning Engineer
🧠 Founder de AI Learners.
🦙 100% Hacker Llama
🔍 Ex-Google (SWE @Google Assistant, 20% PM TF Graphics)
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 proyectosoftware y recursos necesarios
- Navegador web.
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Opiniones del curso
4.8 · 62 opiniones
Fredy Alberto Orozco Loaiza
@fredyorozco·
La verdad esta clases estubieron muy buenas
Harol Sthid Piravaguen Pardo
@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,
Manuel Alejandro Lopera Ospina
@exeleon·
Genial saber cómo publicar demos de apps de IA fácilmente.
John J. Meza
@Johnometalman·
Solo sugeriría actualizar el curso o agregar anexos actualizados
Luis Fernando Motato Moreno
@lmotato·
fue muy divertido y util, tambien me sirvieron mucho los ejemplos
Alan Stiven Camacho Restrepo
@ascamach·
Muy buen contenido
@ajcp26·
Excelente curso, muy dinámico y entretenido, con el pude dar los primeros pasos y aprender a usar un modelo de ML. Amplio mucho el panorama que tenia y sin duda pondré en practica lo aprendido. El profesor conoce mucho sobre el tema y la plataforma de Hugging Face, con lo que transmite sus conocimiento de manera extraordinaria.
Andrés David Forero Martínez
@adavidforero·
Uno de los mejores cursos que he tenido hasta el momento
Jerson David Puentes Sanchez
@JersonPuentes·
Crear demos de NLP y computer vision.
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 💚🚀🔥
Vanessa Sanchez Malagon
@vanessasanchezmalagon·
El proceso de llevar un modelo de machine learning a producción es muy sencillo.
RENÉ CARDOSO
@rcardosob·
Necesario para entender fundamentos de Gradio y Streamlit. Recomiendo no profundizar, las librerías y plataformas se actualizan constantemente, es mejor entender la lógica y proceso de lo que se presenta y luego intentar hacerlo uno mismo.
Manuel Galindo
@gadum07·
No conocía las herramientas y me dio mucha información, me surgieron ideas para mis proyectos. Gracias !!!
NELSON ALEJANDRO RAMOS RIVERA
@nelsonalejandroramos·
:)
Sebastian Matias Pulido
@SeaBass·
Excelente profesor, muy bien explicado el curso, lastima que nadie responde las preguntas de los alumnos
Carlos Perilla
@carlos7736·
Excelente curso, muy util!
Lina Marcela Malaver Gómez
@lmarcela·
Aprender a crear y subir demos con Python de forma facil, rapida y gratuita.
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
Ronal Leiva
@ronal_leiva·
Excelente introducción
Rafael Rivera
@rafarivera75·
Excelente curso, el profe explica muy bien, paso a paso, y los ejemplos son bastante prácticos.
Guillermo Granda
@ggranda·
.
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
Miguel Rodríguez
@AlexRodS·
Conocer estas nuevas herramientas para desplegar modelos desde los Spaces
Ricardo Rodriguez Yee
@ricardorodriguezyee·
Es lo máximo!
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.
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.
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso.
David Buitrago
@davbuitra·
Herramientas muy útiles para desarrollo creativo de proyectos ML
David Leal
@davidlealo·
Gracias Platzi por este curso
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Deep Learning con Python
33 horas
7 Profes
Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
Ruta
Deep Learning: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
40 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