Educative-Lab 🎓

Hub educativo modular para aprendizaje práctico de Computer Vision, Deep Learning y AI.

🎯 Propósito

Educative-Lab es un repositorio centralizado que contiene lecciones completas, autocontenidas y reproducibles sobre temas de visión por computadora e inteligencia artificial. Cada lección está diseñada para:

• ✅ Ejecutarse en Google Colab (entorno gratuito con GPU opcional)
• ✅ Ser reproducible con dependencias mínimas
• ✅ Incluir teoría + práctica en formato notebook interactivo
• ✅ Mantener autoría y licencias originales

🚀 Quickstart

Opción 1: Google Colab (Recomendado)

Las lecciones están optimizadas para ejecutarse en Google Colab:

1. Navega a la lección deseada en lessons/
2. Abre el notebook (.ipynb)
3. Haz clic en el botón "Open in Colab" o copia el contenido
4. Ejecuta las celdas en Colab

Opción 2: Desarrollo Local

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/DeepRatAI/Educative-Lab.git
cd Educative-Lab

# Crear entorno virtual e instalar dependencias
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # En Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Validar notebooks localmente

# Validar estructura de notebooks
make test

# Exportar notebooks a HTML para visualización
make html

# Los resultados estarán en build/html/

Navegar por las lecciones

Cada lección está en su propia carpeta dentro de lessons/:

cd lessons/01_yolov8_intro
# Ver README.md para instrucciones específicas de la lección

📚 Índice de Lecciones

#	Título	Descripción	Nivel	Plataforma	Autor
01	YOLOv8 Intro	Detección de objetos en video con YOLOv8	Intermedio	Google Colab	@DeepRatAI

💡 Próximamente: Más lecciones sobre segmentación, clasificación, pose estimation, y más.

📖 Contenido del Repositorio

Educative-Lab/
├── lessons/              # Lecciones individuales
│   ├── 01_yolov8_intro/  # Lección 1: YOLOv8 Detection
│   └── _template/        # Plantilla para nuevas lecciones
├── .github/              # CI/CD y templates
│   └── workflows/        # GitHub Actions
├── build/                # Artefactos generados (HTML, etc.)
├── README.md             # Este archivo
├── syllabus.md           # Programa completo del curso
├── requirements.txt      # Dependencias Python
├── Makefile              # Comandos útiles
└── LICENSE               # MIT License

🛠️ Comandos Útiles

make help    # Ver todos los comandos disponibles
make setup   # Configurar entorno desde cero
make test    # Validar estructura de notebooks
make html    # Exportar notebooks a HTML
make clean   # Limpiar artefactos de build

🧪 CI/CD

El repositorio incluye integración continua que:

• ✅ Valida estructura de notebooks
• ✅ Verifica que no haya archivos >25MB
• ✅ Exporta notebooks a HTML como artefactos
• ✅ Compatible con notebooks de Google Colab

Nota: Los notebooks no se ejecutan en CI ya que están diseñados para Google Colab con dependencias específicas.

Ver .github/workflows/ci.yml para detalles.

📝 Contribuir

¿Quieres agregar una nueva lección?

1. Usa la plantilla en lessons/_template/
2. Las lecciones pueden ser para Google Colab o locales (especifica en README)
3. Incluye README.md, requirements.txt y LICENSE si es diferente a MIT
4. Agrega badge "Open in Colab" si aplica
5. Abre un PR siguiendo el template

📄 Licencia

Este repositorio está bajo licencia MIT. Cada lección individual puede tener su propia licencia (ver carpeta de la lección correspondiente).

👨‍💻 Autor

DeepRatAI

• GitHub: @DeepRatAI

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