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Modelos de Código Abierto con Hugging Face

  • hasta 1 hora
  • Principiante

Este curso proporciona una introducción completa al uso de modelos de código abierto de Hugging Face. Aprende a realizar tareas de PLN, audio, imagen y multimodales utilizando la biblioteca transformers, y comparte tus aplicaciones de IA con una interfaz fácil de usar o a través de API.

  • PLN
  • Procesamiento de audio
  • Procesamiento de imágenes
  • Tareas multimodales
  • Biblioteca transformers

Resumen

En este curso, aprenderás a seleccionar modelos de código abierto del Hugging Face Hub para realizar diversas tareas utilizando la biblioteca transformers. Empaquetarás tu código en una aplicación fácil de usar que puede ejecutarse en la nube utilizando Gradio y Hugging Face Spaces. El curso cubre tareas como convertir un pequeño modelo de lenguaje en un chatbot, traducir idiomas, resumir documentos, convertir audio a texto y más. Al final del curso, tendrás los bloques de construcción para crear tus aplicaciones habilitadas para IA.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    ubicación del curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglés
    idioma del curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Desarrolladores de IA Aspirantes

Individuos que desean comenzar a construir aplicaciones de IA rápida y fácilmente utilizando modelos de código abierto.

Entusiastas del Aprendizaje Automático

Personas interesadas en explorar las capacidades de la biblioteca transformers de Hugging Face para diversas tareas.

Profesionales de la Tecnología

Profesionales que buscan mejorar sus habilidades en IA y aprendizaje automático aprovechando los modelos de código abierto.

Este curso ofrece una forma rápida y fácil de comenzar a construir aplicaciones de IA utilizando modelos de código abierto. Aprende a realizar diversas tareas con la biblioteca transformers y comparte tus aplicaciones de IA en la nube. Ideal para principiantes y profesionales de la tecnología que buscan mejorar sus habilidades en IA.

Requisitos Previos

1 / 3

  • Comprensión básica de la programación

  • Familiaridad con Python

  • Interés en IA y aprendizaje automático

¿Qué aprenderás?

Introducción a los Modelos de Código Abierto
Aprende sobre la disponibilidad de modelos y sus pesos para que cualquiera los descargue, permitiendo que un rango más amplio de desarrolladores innove y cree.
Uso de la Biblioteca Transformers
Escribe unas pocas líneas de código utilizando la biblioteca transformers para realizar tareas de texto, audio, imagen y multimodales.
Construcción de un Chatbot
Utiliza la biblioteca transformers para convertir un pequeño modelo de lenguaje en un chatbot capaz de mantener conversaciones de varios turnos para responder preguntas de seguimiento.
Traducción y Resumen de Lenguaje
Traduce entre idiomas, resume documentos y mide la similitud entre dos fragmentos de texto para búsqueda y recuperación.
Reconocimiento Automático de Voz y Texto a Voz
Convierte audio a texto con Reconocimiento Automático de Voz (ASR), y convierte texto a audio utilizando Texto a Voz (TTS).
Clasificación de Audio Zero-shot
Realiza clasificación de audio zero-shot para clasificar audio sin ajustar el modelo.
Narración de Imágenes
Genera una narración de audio que describe una imagen combinando modelos de detección de objetos y texto a voz.
Segmentación de Imágenes Zero-shot
Identifica objetos o regiones en una imagen solicitando a un modelo de segmentación de imágenes zero-shot con puntos para identificar el objeto que deseas seleccionar.
Respuesta Visual a Preguntas y Búsqueda de Imágenes
Implementa respuesta visual a preguntas, búsqueda de imágenes, generación de subtítulos de imágenes y otras tareas multimodales.
Compartir tu Aplicación de IA
Comparte tu aplicación de IA utilizando Gradio y Hugging Face Spaces para ejecutar tus aplicaciones en una interfaz fácil de usar en la nube o como una API.

Conozca a sus instructores

  • Maria Khalusova

    Esfuerzos y educación interbibliotecaria, DeepLearning.AI

    Maria Khalusova es miembro del personal técnico de Hugging Face, donde trabaja con la educación interbibliotecaria. También es instructora en DeepLearning.AI.

  • Marc Sun

    Ingeniero de aprendizaje automático, Hugging Face

    Marc Sun es ingeniero de aprendizaje automático en Hugging Face, trabajando en el equipo de código abierto. Su enfoque está en democratizar el aprendizaje automático a través de herramientas de código abierto.

  • Younes Belkada

    Instructor, DeepLearning.AI

    Younes Belkada es instructor en DeepLearning.AI. Es ingeniero de aprendizaje automático con experiencia en Hugging Face.

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