Antes de gastarte miles en un curso de IA, échale un vistazo a estos 10 repositorios gratuitos.
Me preparé una ruta de 12 semanas. En cada repositorio solo hay que hacer una cosa: ponerlo en marcha y luego modificar algo.
1. generative-ai-for-beginners（122.8k⭐）
21 lecciones de Microsoft que explican desde cero los prompts, RAG y los agentes.
Mi opinión: empieza por aquí en la primera semana, no te lo saltes.
2. agents-course（34.3k⭐）
Curso oficial de agentes de Hugging Face; al terminar, puedes obtener un certificado.
Mi opinión: el certificado no importa, los ejercicios sí.
3. open-webui（157.5k⭐）
Monta una interfaz de chat con IA en tu propio ordenador.
Mi opinión: primero, hazte con un espacio propio.
4. nanoGPT（64.4k⭐）
El código de entrenamiento de GPT más minimalista, escrito por Karpathy.
Mi opinión: ejecútalo una vez y dejarás de intimidarte cuando oigas hablar de «modelos grandes».
5. openai-agents-python（30.5k⭐）
Un framework ligero para varios agentes.
Mi opinión: aprende a hacer que varios agentes se pasen el trabajo entre sí.
6. modelcontextprotocol/servers（91.7k⭐）
Colección oficial de servidores MCP para que la IA lea archivos, consulte páginas web y se conecte a bases de datos.
Mi opinión: que la IA pueda hacer cosas depende de cuántas herramientas pueda usar.
7. anthropics/skills（186.6k⭐）
Colección oficial de Agent Skills.
Mi opinión: fíjate en cómo otros convierten una tarea en una habilidad que se puede reutilizar.
8. browser-use（119.8k⭐）
Permite que la IA abra el navegador por su cuenta, haga clic en páginas, rellene formularios y recopile datos.
Mi opinión: es el que más fácilmente consigue un efecto «¡guau!».
9. mem0（68.3k⭐）
Añade memoria a largo plazo a los agentes.
Mi opinión: una IA sin memoria tiene que aprenderlo todo desde cero cada vez.
10. n8n（209.3k⭐）
Flujos de trabajo con interfaz de arrastrar y soltar: conecta lo que has aprendido y crea procesos que se ejecuten automáticamente cada día.
Mi opinión: el último paso: deja que trabaje por su cuenta.
Están todos en GitHub; solo tienes que buscar sus nombres.
Para la gente común, aprender IA no va de títulos, sino de tener seis pequeños proyectos que puedas mostrar al cabo de 12 semanas.
La hoja de ruta está en la imagen. Guárdala.
#AI #开源
Me preparé una ruta de 12 semanas. En cada repositorio solo hay que hacer una cosa: ponerlo en marcha y luego modificar algo.
1. generative-ai-for-beginners（122.8k⭐）
21 lecciones de Microsoft que explican desde cero los prompts, RAG y los agentes.
Mi opinión: empieza por aquí en la primera semana, no te lo saltes.
2. agents-course（34.3k⭐）
Curso oficial de agentes de Hugging Face; al terminar, puedes obtener un certificado.
Mi opinión: el certificado no importa, los ejercicios sí.
3. open-webui（157.5k⭐）
Monta una interfaz de chat con IA en tu propio ordenador.
Mi opinión: primero, hazte con un espacio propio.
4. nanoGPT（64.4k⭐）
El código de entrenamiento de GPT más minimalista, escrito por Karpathy.
Mi opinión: ejecútalo una vez y dejarás de intimidarte cuando oigas hablar de «modelos grandes».
5. openai-agents-python（30.5k⭐）
Un framework ligero para varios agentes.
Mi opinión: aprende a hacer que varios agentes se pasen el trabajo entre sí.
6. modelcontextprotocol/servers（91.7k⭐）
Colección oficial de servidores MCP para que la IA lea archivos, consulte páginas web y se conecte a bases de datos.
Mi opinión: que la IA pueda hacer cosas depende de cuántas herramientas pueda usar.
7. anthropics/skills（186.6k⭐）
Colección oficial de Agent Skills.
Mi opinión: fíjate en cómo otros convierten una tarea en una habilidad que se puede reutilizar.
8. browser-use（119.8k⭐）
Permite que la IA abra el navegador por su cuenta, haga clic en páginas, rellene formularios y recopile datos.
Mi opinión: es el que más fácilmente consigue un efecto «¡guau!».
9. mem0（68.3k⭐）
Añade memoria a largo plazo a los agentes.
Mi opinión: una IA sin memoria tiene que aprenderlo todo desde cero cada vez.
10. n8n（209.3k⭐）
Flujos de trabajo con interfaz de arrastrar y soltar: conecta lo que has aprendido y crea procesos que se ejecuten automáticamente cada día.
Mi opinión: el último paso: deja que trabaje por su cuenta.
Están todos en GitHub; solo tienes que buscar sus nombres.
Para la gente común, aprender IA no va de títulos, sino de tener seis pequeños proyectos que puedas mostrar al cabo de 12 semanas.
La hoja de ruta está en la imagen. Guárdala.
#AI #开源
