Cupón Udemy | Domina Docker para MLOps con acceso completo gratis: aprende a desplegar modelos ya

¿Qué aprenderé en este curso?

Este curso enseñará a gestionar y ejecutar contenedores Docker específicos para flujos de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Se aprenderá a crear entornos reproducibles con Jupyter, empaquetar y desplegar modelos de ML, y a aplicar las mejores prácticas de Docker para la investigación y proyectos colaborativos. También se abordarán herramientas como Docker Model Runner y el Docker MCP Toolkit.

¿Cuánto dura el curso?

El curso consta de un total de 45 lecciones, permitiendo un aprendizaje a través de proyectos prácticos y teóricos a lo largo del mismo.

¿Para quién está pensado este curso?

Este curso está diseñado para entusiastas de la inteligencia artificial, profesionales de MLOps y expertos en DevOps que deseen apoyar a equipos de AI. Es ideal para aquellos que buscan aprender a utilizar Docker en el desarrollo y despliegue de aplicaciones ML.

¿Qué opinan los estudiantes sobre el curso?

Actualmente, el curso cuenta con 3291 estudiantes inscritos y ha sido calificado con una puntuación promedio de 0/5. Aunque la calificación no refleja aún la experiencia de muchos estudiantes, se ha visto un gran interés en el contenido que ofrece.

¿Cuáles son los proyectos que construiré?

Entre los proyectos incluidos en el curso se encuentran un entorno de desarrollo Jupyter + Scikit-learn, un modelo de ML envuelto en FastAPI, un panel de control de Streamlit para inferencias en tiempo real, un ejecutor de LLM con Docker Model Runner, una configuración completa con Docker Compose y una pipeline CI/CD para construir y enviar imágenes Docker.

¿Qué hace diferente a este curso?

Este curso se distingue por su enfoque en el aprendizaje basado en proyectos, cada módulo aborda un caso de uso real, evitando contenido superficial. Además, está específicamente adaptado a las necesidades de los profesionales de ML, integrando herramientas como FastAPI, Streamlit, y Docker Compose en un solo curso.

¿Hay algún costo asociado al curso?

El precio original del curso es de $39.99 USD; sin embargo, actualmente se encuentra disponible de forma gratuita gracias a un cupón activo.

¿Qué objetivos se lograrán al finalizar el curso?

Al finalizar el curso, se podrá estandarizar los entornos de ML entre equipos, desplegar modelos con confianza desde portátiles hasta la nube, reproducir experimentos fácilmente, ahorrar tiempo al resolver problemas comunes de “funcionó en mi máquina” y construir un flujo de trabajo de desarrollo de ML portátil y escalable.