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
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 · 69 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)
Oscar Alfonzo Medrano Yilalys
@oscaralfonzomedranoyilalys·
¡Gracias por el curso! Ha sido increíblemente útil y he aprendido muchísimo. La forma en que se explica cada tema, desde los conceptos básicos de los tensores hasta la creación y entrenamiento de modelos complejos, hace que el aprendizaje sea muy ameno y efectivo. Ahora me siento mucho más seguro para aplicar PyTorch en mis proyectos. ¡Realmente aprecio el esfuerzo y la calidad del contenido!
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Excelente curso
Alexander Echeverry Ramirez
@alexander49·
Muy claro el curso. Se da información útil e importante
@gredygarrido·
muy didactico
@crafpinedoj·
Gran curso sobre el marco de aprendizaje profundo con PyTorch mostrando los pasos del desarrollo práctico de las redes neurales.
Emmanuel Escobar
@emmanuel-escobar·
Excelente curso y el profesor explica de manera muy detallada.
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.
Daniel Hernandez
@danhergir·
Me encantó haber aprendido más acerca de PyTorch
Federico Anceri
@anceri_8·
claro y didáctico
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.
Graciana Amuchástegui
@graciana.amuchastegui·
Es muy buen curso. Aunque se podría agregar el tema de como automatizar la búsqueda de mejores hiperparámetros.
Deivy Andres Vanegas Pedraza
@davanegasp1·
exelente curso
Juan Sebastián Silva Diaz
@sebastian.schwarmer·
Excelente la explicación de los temas, un verdadero gusto escucharlo.
José Ramón Moreno Lara
@jrml15051992·
:)
Eber Laurente Lliuyacc
@Eber.laurente·
Muy buen curso. !PARA CUANDO LA SEGUNDA PARTE¡
Valentín Álvarez Ramos
@iamvaalra·
El profesor cuenta con un dinamismo y el uso de las Notebooks claramente explicadas, hacen que este curso fácil de ir siguiendo, los ejemplos expuestos ayudan a ir asimilando los conceptos y la forma de usa PyTorch para crear modelos que ayudan a clasificar y realizar regresiones. El profesor siempre te alienta a continuar aprendiendo.
Sebastián Franco
@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.
Juan .
@Juan_·
Buen cursor, espero con ansias el siguiente.
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
Carlos Alejandro Sanchez Aceves
@AlexTraitor·
Excelente curso, solo agregaría que habría que especificar mejor algunos detalles, pero para iniciar con PyTorch está genial! :)
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·
Excelente curso, excelente profe.
Carlos Villalobos
@carloszoom3000·
Muy bueno. Bastante práctico y se explica paso a paso.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Deep Learning con Python
34 horas
8 Profes
Utiliza redes neuronales para entrenar modelos con grandes cantidades de datos. Crea proyectos avanzados de inteligencia artificial.
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13 horas
4 Profes
Adquiere comprensión y práctica de esta disciplina. Domina las técnicas esenciales para procesar imágenes y vídeos, y desarrolla aplicaciones innovadoras
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Deep Learning: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
40 horas
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Domina el uso y desarrollo de modelos de lenguaje para tareas de procesamiento de texto con deep learning.
Comunidad
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