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 · 67 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)
Carlos Villalobos
@carloszoom3000·
Muy bueno. Bastante práctico y se explica paso a paso.
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·
Excelente curso
Gabriel Hernan Miguel Acosta
@gabriacos·
falta actualzar, tuve problemas con algunas dependencias desactualizadas
Marco Rodriguez
@marcorodriguez·
Más ejemplos reales con dataset que te puedes conseguir en una empresa , por ejemplo sacados de una base de datos o de un archivo csv.
Alexander Echeverry Ramirez
@alexander49·
Muy claro el curso. Se da información útil e importante
@gredygarrido·
muy didactico
NELSON ALEJANDRO RAMOS RIVERA
@nelsonalejandroramos·
:)
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
Fabricio Dupraz
@Fabricio12345·
EXCELENTE CURSO! Me gustó mucho la forma de abordar el tema y la manera en que el profesor explicaba.
Federico Anceri
@anceri_8·
claro y didáctico
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
@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.
José Ramón Moreno Lara
@jrml15051992·
:)
Horacio Licona
@horaciolicona0711·
Excelente profesor con un excelente aprendizaje sobre las redes neuronales con Pytorch
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.
Joel Orellana
@joelorellana·
Excelente curso!
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.
Carlos Alejandro Sanchez Aceves
@AlexTraitor·
Excelente curso, solo agregaría que habría que especificar mejor algunos detalles, pero para iniciar con PyTorch está genial! :)
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
AI Software Engineer
106 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.
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Deep Learning: Computer Vision
18 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)
39 horas
8 Profes
Domina el uso y desarrollo de modelos de lenguaje para tareas de procesamiento de texto con deep learning.
Comunidad
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