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 · 61 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)
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.
@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.
José Florentino Ramos
@joseph0001·
Es un curso que me permitio hacer un click y decirme "ahora me cierra 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 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.
Graciana Amuchástegui
@graciana.amuchastegui·
Es muy buen curso. Aunque se podría agregar el tema de como automatizar la búsqueda de mejores hiperparámetros.
Sebastian Galindez Tapia
@Bastian2008·
aprender como usar pytorch desde cero y la flexibilidad que ofrece
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
José Ramón Moreno Lara
@jrml15051992·
:)
Eber Laurente Lliuyacc
@Eber.laurente·
Muy buen curso. !PARA CUANDO LA SEGUNDA PARTE¡
Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Muy bueno y muy interesante el curso. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.
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! :)
@gredygarrido·
muy didactico
Alexander Echeverry Ramirez
@alexander49·
Muy claro el curso. Se da información útil e importante
Mauricio Combariza
@mauriciocombariza·
El profesor es excelente
Nelson Ramos
@nelsonalejandroramos·
:)
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·
Excelente!
Luis Carlos Jaramillo Zuñiga
@MetaNauta·
Excelente todo
Gerson Gómez Giraldo
@giraldogomez2017·
excelente
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
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.
Fabricio Dupraz
@Fabricio12345·
EXCELENTE CURSO! Me gustó mucho la forma de abordar el tema y la manera en que el profesor explicaba.
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
22 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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