دوره Hugging Face

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک مفاهیم اصلی اکوسیستم Hugging Face
• یادگیری چگونگی آماده‌سازی مجموعه‌داده‌ و تنظیم مدل‌های پیش‌آموخته برای تسک‌های خاص
• انجام یک مطالعه موردی برای مدیریت پروژه از ابتدا تا انتها با استفاده از منابع Hugging Face
• کسب مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های واقعی با استفاده از مدل‌ها و پایپ‌لاین Hugging Face، از جمله ایجاد و استقرار NLP

پیش نیازهای دوره

• مهارت‌های برنامه‌نویسی اولیه در Python
• آشنایی با سینتکس Python و مفاهیم برنامه‌نویسی اولیه
• درک مفاهیم یادگیری ماشین
• آشنایی اولیه با اصول و الگوریتم‌های یادگیری ماشین

توضیحات دوره

به "Hugging Face با تیونینگ دقیق LLM" خوش آمدید، یک دوره جامع برای توانمندسازی شما با مهارت‌ها و دانش‌های لازم برای استفاده از ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته NLP در Hugging Face طراحی شده است. این دوره شما را به سمت اصول کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) راهنمایی خواهد کرد و به شما در تیونینگ دقیق آن‌ها برای تسک‌های مختلف پردازش زبان طبیعی کمک می‌کند.

آنچه خواهید آموخت:

اصول Hugging Face:

• درک کاملی از اکوسیستم Hugging Face و اهمیت آن در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) بدست آورید.
• یاد بگیرید که کتابخانه Hugging Face Transformers را به طور موثر ناوبری و استفاده کنید.

کار با مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده:

• معماری و کاربردهای مدل‌های محبوب مانند BERT ،GPT و T5 را بررسی کنید.
• یاد بگیرید که مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده را برای تسک‌هایی مانند طبقه‌بندی متن، تشخیص انتیتی نام‌گذاری شده و تولید متن بارگیری و مستقر کنید.

تیونینگ دقیق مدل‌های زبان بزرگ:

• فرآیند آماده‌سازی مجموعه‌داده‌ برای تیونینگ دقیق را درک کنید.
• به تکنیک‌های تیونینگ دقیق مدل‌ها بر روی مجموعه‌داده‌ سفارشی برای دستیابی به دقت و عملکرد بالا مسلط شوید.

ارزیابی و بهینه‌سازی مدل:

• متدهای ارزیابی عملکرد مدل‌های خود با استفاده از معیارهای مناسب را کشف کنید.
• یاد بگیرید که نتایج را تفسیر کرده و مدل‌ها را برای کارایی و دقت بهتر بهینه کنید.

تکنیک‌های پیشرفته و استقرار:

• به بررسی تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند تقطیر مدل، کوانتیزاسیون و هرس بپردازید.
• بینشی در مورد استقرار مدل‌ها با استفاده از API استنتاج Hugging Face و سایر استراتژی‌ها برای ارائه راه‌حل‌های پردازش زبان طبیعی خود به مرحله تولید کسب کنید.

پروژه‌های عملی و مطالعات موردی:

• در پروژه‌های دنیای واقعی که یادگیری شما را تقویت کرده و تجربه عملی ارائه می‌دهند، تعامل برقرار کنید.
• مطالعات موردی را برای درک کاربرد بهترین شیوه‌ها در سناریوهای مختلف پردازش زبان طبیعی تحلیل کنید.

چه کسی باید در این دوره شرکت کند؟

این دوره برای:

• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال عمیق‌تر کردن تخصص خود در NLP هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که به دنبال ادغام ویژگی‌های NLP در اپلیکیشن‌های خود هستند.
• پژوهشگران و دانشگاهیان که به دنبال اعمال تکنیک‌های پیشرفته NLP در کار خود هستند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین
• تحلیلگران کسب و کار و تحلیلگران داده
• مدیران محصول و رهبران فنی
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان