# 🤗 **Kit de Herramientas de Educación**

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💡 ¡Hola! Hemos reunido un conjunto de herramientas que l@s profesor@s universitari@s pueden usar para preparar fácilmente laboratorios, tareas o clases. El contenido está diseñado de manera autónoma, de modo que se puede incorporar fácilmente al plan de estudios existente. Este contenido es gratuito y utiliza tecnologías Open Source ampliamente conocidas (`transformers`, `gradio`, etc).

Alternativamente, puede solicitar que alguien del equipo de Hugging Face ejecute los tutoriales para su clase a través de la iniciativa [Gira de demo.cratización de ML](https://www.notion.so/ML-Demo-cratization-tour-with-66847a294abd4e9785e85663f5239652)!

Además de los tutoriales, también compartimos otros recursos para profundizar en ML que pueden ayudar a diseñar el contenido del curso.

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## Nuestros Tutoriales

### 1️⃣ Un recorrido por el Hub de Hugging Face

> En este tutorial aprenderá a:
>
> - Explorar los más de 30,000 modelos compartidos en el Hub.
> - Implementar formas eficientes de encontrar el modelo y los datasets correctos para su propia aplicación.
> - Aprenda como incluir la colaboración en sus flujos de trabajo de ML.
>
> **_Duración: 20-40 minutos_**
>
> [Clic aquí para acceder al tutorial](https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/ES/01_tour_hub_de_huggingface.md) o 👩‍🏫 [a las diapositivas (en inglés)](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing).

### **2️⃣ Cree y aloje demos de Machine Learning con Gradio y Hugging Face**

> En este tutorial aprenderá a:
>
> - Explorar demos de ML creados por la comunidad.
> - Crear un demo rápido para su modelo de Machine Learning en Python usando la biblioteca `gradio`.
> - Alojar los demos de forma gratuita con Hugging Face Spaces.
> - Agregar su demo a su organización en Hugging Face para su clase o conferencia.
>
> **_Duración: 20-40 minutos_**
>
> 👉 [Clic aquí para acceder al tutorial](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/ES/02_ml-demos-con-gradio.ipynb) o 👩‍🏫 [a las diapositivas (en inglés)](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing).

### **3️⃣ Primeros pasos con los Transformers**

> En este tutorial aprenderá:
>
> - Sobre las redes neuronales de Transformers y cómo se pueden utilizar para abordar una amplia gama de tareas en el procesamiento del lenguaje natural, visión por ordenador, reconocimiento de voz y más allá.
> - El aprendizaje por transferencia para adaptar Transformers a tareas específicos.
> - Sobre la potente y simple función `pipeline()` de la biblioteca de `transformers` y cómo se puede usar para ejecutar inferencias con modelos del Hub de [Hugging Face.](https://huggingface.co/models)
>
> Este tutorial se basa en nuestro primer libro de O'Reilly _[Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/) -_ ¡Échale un vistazo si quieres profundizar más en el tema!
>
> **_Duración: 30-45 minutos_**
>
> 👉 Pronto: Clic aquí para acceder al tutorial

## ¡Otros recursos para aprender a su manera!

### **El 🤗 Curso**

Brindamos un curso (gratis y sin anuncios) que le enseña procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP or sus siglas en Inglés) utilizando bibliotecas del ecosistema de [Hugging Face.](https://huggingface.co/)

👉 [De clic aquí para acceder al 🤗 Curso](https://huggingface.co/course/chapter1/1).

    💡 Este curso:

- Requiere buen conocimiento de **Python**.
- Se recomienda realizarlo después de un curso introductorio de Machine Learning como **[aprendizaje profundo práctico de fast.ai](https://www.fast.ai/)** o uno de los programas desarrollados por **[deeplearning.ai](https://www.deeplearning.ai/)**
- No requiere conocimientos previos en **[PyTorch](https://pytorch.org/)** o **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/),** aunque ayudará si tiene algo de familiaridad con cualquiera de ellos.
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### **El 🤗 Libro**

  <img alt="book-cover" height=200 src="../../images/book_cover.jpg" id="book-cover"/>

Publicado en febrero de 2022

Aprenda de parte de los expertos de Hugging Face todo sobre los Transformers y sus aplicaciones para una amplia gama de aplicaciones de NLP.

👉 [Haga clic aquí para visitar el sitio web del libro](https://transformersbook.com/)

    💡 Este libro:

- Está escrito para científicos de datos e ingenieros de Machine Learning que pueden haber oído hablar de los avances recientes relacionados con los Transformers pero que carecen de una guía detallada que los ayude a adaptar estos modelos a sus propios casos de uso.
- Supone que tiene alguna experiencia entrenando modelos con GPUs.
- No requiere conocimientos previos de [PyTorch](https://pytorch.org/) o [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/), aunque cierta familiaridad con cualquiera de ellos ayudará
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✉️ Si tiene alguna pregunta comuníquese con violette@huggingface.co.
