Los cursos gratis de Hugging Face siguen abiertos un día después de que Nvidia confirmara la compra de la plataforma, con dos certificados que no piden tarjeta de crédito.
Trece mil millones de dólares y los cursos siguen costando cero. Los cursos gratis de Hugging Face, disponibles en huggingface.co/learn, suman hoy 12 programas que van desde los modelos de lenguaje hasta la robótica con brazos físicos, y ninguno cobra matrícula. Además, dos de ellos entregan certificado sin costo al completar las tareas. Para cualquier hispanohablante que quiera aprender inteligencia artificial con las herramientas de la industria, compiten de tú a tú con el curso gratis de IBM y con la certificación sin costo de Microsoft y LinkedIn.
La actualidad le da un empujón extra al tema. El 3 de septiembre de 2026, Nvidia confirmó la adquisición de Hugging Face por cerca de 13.000 millones de dólares y prometió mantener la plataforma abierta. QPASA ya cubrió los detalles de esa operación, así que aquí la mención se queda corta. Lo relevante para el estudiante es otra cosa. Al cierre de esta nota, la página de aprendizaje sigue en línea, sin muros de pago y con los mismos 12 cursos de siempre.
Qué incluyen los cursos gratis de Hugging Face
El catálogo de cursos gratis de Hugging Face es amplio y, sobre todo, práctico. Cada curso combina teoría corta con cuadernos de código que se ejecutan en Google Colab, sin instalar nada en la computadora. Estos son los 12 programas listados en la plataforma a 4 de septiembre de 2026.
Los tres pesos pesados
El LLM Course es el más veterano y el más completo. Enseña a trabajar con modelos de lenguaje usando la librería Transformers, en 12 capítulos que van desde los conceptos básicos hasta el ajuste fino y la creación de demos compartibles. Según la propia página, cada capítulo está pensado para una semana, con entre seis y ocho horas de trabajo.
El Agents Course es el más popular del momento. En cuatro unidades y tres bonus, enseña a construir y desplegar agentes de inteligencia artificial con los marcos smolagents, LlamaIndex y LangGraph. La plataforma estima entre tres y cuatro horas por semana.
El Deep RL Course cubre aprendizaje por refuerzo profundo en ocho unidades más extras. Ahí se entrena a un perro virtual llamado Huggy, se juega Space Invaders y se pasa por Q-Learning, PPO y sistemas multiagente. Un detalle honesto que la misma página aclara: el curso está en “estado de bajo mantenimiento” y la unidad 7, la de agente contra agente, no funciona actualmente.
Los especializados
- Computer Vision Course, creado por la comunidad, sobre visión por computadora.
- Audio Course, para aplicar transformers a voz y sonido.
- Diffusion Course, para entender y usar modelos de imagen con la librería diffusers.
- Robotics Course, para construir robots con LeRobot.
- ML for Games, sobre cómo integrar modelos en videojuegos.
- ML for 3D, sobre aprendizaje automático aplicado a objetos tridimensionales.
- Smol Course, descrito como “el curso más pequeño” sobre post-entrenamiento de modelos.
- Context Course, el más nuevo, centrado en ingeniería de contexto para agentes de código.
- Open-Source AI Cookbook, una colección de cuadernos listos para copiar y adaptar.
Qué cursos gratis de Hugging Face dan certificado sin costo
Aquí conviene ser exactos, porque en internet circulan promesas que la plataforma no hace. De acuerdo con las páginas oficiales consultadas, solo dos de los cursos gratis de Hugging Face emiten certificado.
El Agents Course ofrece dos. El certificado de fundamentos se obtiene al terminar la unidad 1. El certificado de finalización exige completar esa unidad, un caso de uso y el desafío final. No hay fecha límite para conseguirlos.
El Deep RL Course también entrega dos. El de finalización requiere el 80 % de las tareas y el de honores, el 100 %. Ambos son sin costo y sin plazo.
En cambio, el LLM Course no tiene certificado. Su página lo dice sin rodeos: por ahora no existe certificación, aunque el equipo afirma estar trabajando en un programa para todo el ecosistema. Los demás cursos tampoco anuncian certificados en sus páginas de presentación, así que cualquier oferta de “diploma oficial de Hugging Face” por el Computer Vision Course o el Diffusion Course merece desconfianza.
Sí, es ligeramente irónico que la empresa recién valorada en 13.000 millones de dólares no haya terminado un PDF con firma. Pero mejor eso que un certificado inventado.
En qué idiomas están los cursos
La respuesta corta es que el inglés manda, pero el español avanza. El Agents Course está disponible en español, además de inglés, francés, coreano, ruso, vietnamita y chino. Es, por lo tanto, la mejor puerta de entrada para quien no lee inglés técnico con soltura.
El LLM Course también lista la traducción al español, aunque marcada como trabajo en curso. Eso significa que algunos capítulos estarán traducidos y otros no. Por eso, quien empiece por ahí debe estar preparado para alternar entre idiomas.
El resto del catálogo, incluidos el Deep RL Course y los cursos especializados, se ofrece principalmente en inglés. Asimismo, los cuadernos de código son iguales en cualquier idioma, y el código no tiene acento.
Requisitos reales para aprender inteligencia artificial aquí
Nadie pide título universitario. Sin embargo, tampoco es un tutorial para principiantes absolutos en programación.
El Agents Course pide conocimientos básicos de Python y una noción introductoria de qué es un modelo de lenguaje, con repaso incluido en la unidad 1. El LLM Course sube la vara: exige “buen conocimiento de Python” e idealmente haber pasado por un curso introductorio de aprendizaje profundo. Saber PyTorch o TensorFlow ayuda, pero no es obligatorio.
El Deep RL Course no exige requisitos explícitos más allá de una computadora con internet, una cuenta en Hugging Face y la versión sin costo de Google Colab. En la práctica, leer Python básico evita mucha frustración.
En cuanto a equipo, no hace falta una tarjeta gráfica propia. Colab presta la potencia de cálculo. Mientras tanto, la única inversión real es tiempo: entre tres y ocho horas semanales según el curso, y varias semanas por programa.
Cómo empezar paso a paso
El proceso completo toma menos de diez minutos y no requiere pagar nada.
- Crea una cuenta sin costo en hf.co/join. Es la misma cuenta que sirve para descargar modelos y publicar proyectos.
- Entra a huggingface.co/learn y elige un curso. Para la mayoría, el Agents Course en español es la apuesta más cómoda.
- Lee la unidad 0 o el capítulo 1. Ahí están el plan de estudio, la carga horaria y las reglas del certificado cuando existe.
- Abre los cuadernos en Google Colab desde los enlaces del curso y ejecuta el código celda por celda.
- Si buscas certificado sin costo, completa las tareas del Agents Course o del Deep RL Course y sigue las instrucciones de la unidad para generarlo.
- Opcional: suscríbete al correo del curso para recibir avisos de nuevas unidades y desafíos.
Qué cambia con la compra de Nvidia
Por ahora, nada visible en los cursos gratis de Hugging Face. Nvidia afirmó el 3 de septiembre que mantendrá la plataforma abierta, y la página de aprendizaje no muestra cambios de precio ni de acceso. Aun así, es razonable que los estudiantes descarguen los cuadernos que más les interesen, simplemente por prudencia. Los materiales del LLM Course y del Agents Course son de código abierto y viven también en repositorios públicos.
Lo que sí puede cambiar es el ritmo de actualización. El Deep RL Course lleva tiempo en mantenimiento reducido y el Context Course apenas arranca. Con un dueño nuevo y con mucho más presupuesto, la gran incógnita es si esos cursos recibirán inversión o quedarán congelados. La certificación general del ecosistema, prometida en el LLM Course desde hace tiempo, sigue pendiente.
