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.
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.
Mauricio Combariza
@mauriciocombariza·
El profesor es excelente
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
Laura Quintero
@lmarcela.quintero·
Excelente curso, especialmente los notebook
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 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.
Federico Anceri
@anceri_8·
claro y didáctico
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.
Sebastian Galindez Tapia
@Bastian2008·
aprender como usar pytorch desde cero y la flexibilidad que ofrece
Juan Sebastián Silva Diaz
@sebastian.schwarmer·
Excelente la explicación de los temas, un verdadero gusto escucharlo.
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.
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.
Joel Orellana
@joelorellana·
Excelente curso!
Iván Alexander Luce Villegas
@Ivaniux·
Lo mejor del curso es la documentación que se proporciona.
Carlos Alejandro Sanchez Aceves
@AlexTraitor·
Excelente curso, solo agregaría que habría que especificar mejor algunos detalles, pero para iniciar con PyTorch está genial! :)
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!
Dario Saavedra Contreras
@dariogsc·
Gran contenido y muy práctico.
Gabriel Hernan Miguel Acosta
@gabriacos·
falta actualzar, tuve problemas con algunas dependencias desactualizadas
Alexander Echeverry Ramirez
@alexander49·
Muy claro el curso. Se da información útil e importante
@gredygarrido·
muy didactico
Nelson Ramos
@nelsonalejandroramos·
:)
@crafpinedoj·
Gran curso sobre el marco de aprendizaje profundo con PyTorch mostrando los pasos del desarrollo práctico de las redes neurales.
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Emmanuel Escobar
@emmanuel-escobar·
Excelente curso y el profesor explica de manera muy detallada.
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.
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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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