Inicio Proyectos course
course

course

por huggingface · GitHub

El curso de Hugging Face sobre Transformers

Ver en GitHub
En palabras simples

Toma un curso gratuito para aprender a usar Transformers para tareas de procesamiento de lenguaje natural.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
🔥 Tendencias
📜 Licencia
Uso comercial permitido
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
MDX
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
course — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
4.1k4.0k
2026-07-072026-07-29
📈 Sigue course

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

El curso de Hugging Face sobre Transformers

course tiene 4.1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 1.4k veces. course está escrito principalmente en MDX. Se desarrolla activamente desde 2021. course está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: deep-learning, hacktoberfest, nlp, transformers.

Read the full guide
Frequently asked questions

¿Qué es course?

El curso de Hugging Face sobre Transformers

¿course es de código abierto?

course es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.

¿course es gratis?

Sí. course es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está course?

course está disponible bajo la licencia Apache-2.0.

¿En qué lenguaje está escrito course?

course está escrito principalmente en MDX.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — course

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=huggingface-course)](https://olud.ai/project/huggingface-course.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.