해깅 페이스 자연어 처리(NLP) 교육 과정

소개

• NLP 및 그 응용 프로그램 개요
• Hugging Face 소개 및 주요 특징

작업 환경 설정

• 설치 및 구성 Hugging Face

Hugging Face Transformers 라이브러리 및 Transformer 모델 이해

• Transformers 라이브러리 구조 및 기능 탐색
• Hugging Face에서 사용 가능한 다양한 Transformer 모델 개요

Hugging Face 변압기 활용

• 사전 학습된 모델 로딩 및 사용
• 다양한 NLP 작업에 대한 변환기 적용

사전 학습된 모델 미세 조정

• 미세 조정을 위한 데이터 세트 준비
• 특정 작업에 대한 Transformer 모델 미세 조정

모델 및 토크나이저 공유

• 훈련된 모델 내보내기 및 공유
• 텍스트 처리를 위한 토크나이저 활용

Hugging Face 데이터세트 라이브러리 탐색

• Hugging Face의 Datasets 라이브러리 개요
• Access기존 데이터세트 활용 및 활용

Hugging Face 토크나이저 라이브러리 탐색

• 토큰화 기술과 그 중요성 이해
• Hugging Face의 토크나이저 활용

클래식 NLP 작업 수행

• Hugging Face를 사용하여 일반적인 NLP 작업 구현
• 텍스트 분류, 감정 분석, 명명된 엔터티 인식 등.

음성 처리 작업 처리를 위한 Transformer 모델 활용 및 Computer Vision

• 텍스트 기반 작업을 넘어 Transformers 사용 확장
• 음성 및 이미지 관련 작업에 Transformers 적용

문제 해결 및 디버깅

• Hugging Face 작업 시 일반적인 문제 및 과제
• 문제 해결 및 디버깅 기술

모델 데모 구축 및 공유

• 대화형 모델 데모 디자인 및 생성
• 모델을 효과적으로 공유하고 선보이기

요약 및 다음 단계

• 학습한 핵심 개념 및 기술 요약
• 추가 탐색에 대한 지침 및 지속적인 학습을 위한 리소스