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Course Outline
소개
- NLP 및 해당 응용 프로그램 개요
- Hugging Face 소개 및 주요 기능
작업 환경 설정
- 설치 및 구성 Hugging Face
Hugging Face Transformers 라이브러리 및 Transformer 모델 이해
- Transformers 라이브러리 구조 및 기능 탐색
- Hugging Face에서 사용할 수 있는 다양한 Transformer 모델 개요
Hugging Face 트랜스포머 활용
- 사전 학습된 모델 로드 및 사용
- 다양한 NLP 작업에 Transformers 적용
사전 학습된 모델 미세 조정
- 미세 조정을 위한 데이터세트 준비
- 특정 작업에 대한 Transformer 모델 미세 조정
모델 및 토크나이저 공유
- 훈련된 모델 내보내기 및 공유
- 텍스트 처리를 위해 토크나이저 활용
Hugging Face 데이터 세트 라이브러리 탐색
- Hugging Face의 데이터 세트 라이브러리 개요
- Access기존 데이터 세트 수집 및 활용
Hugging Face 토크나이저 라이브러리 탐색
- 토큰화 기술과 그 중요성 이해
- Hugging Face의 토크나이저 활용
고전적인 NLP 작업 수행
- Hugging Face을 사용하여 일반적인 NLP 작업 구현
- 텍스트 분류, 감성분석, 개체명 인식 등
음성 처리 및 Computer 비전 작업을 처리하기 위해 변환기 모델 활용
- 텍스트 기반 작업 이상으로 Transformers 사용 확장
- 음성 및 이미지 관련 작업에 Transformers 적용
문제 해결 및 디버깅
- 작업 시 일반적인 문제 및 과제 Hugging Face
- 문제 해결 및 디버깅 기술
모델 데모 구축 및 공유
- 대화형 모델 데모 디자인 및 제작
- 모델을 효과적으로 공유하고 선보이기
요약 및 다음 단계
- 학습한 주요 개념 및 기술 요약
- 지속적인 학습을 위한 추가 탐구 및 리소스에 대한 지침
Requirements
- Python에 대한 좋은 지식 딥 러닝 경험 PyTorch 또는 TensorFlow에 대한 친숙함은 도움이 되지만 필수는 아닙니다.
청중
- 데이터 과학자 기계 학습 실무자 NLP 연구원 및 애호가 NLP 솔루션 구현에 관심이 있는 개발자
14 Hours
회원 평가 (2)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Course - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
I did like the exercises