Corso di formazione Hugging Face per elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Introduzione

• Panoramica dell'NLP e delle sue applicazioni
• Introduzione a Hugging Face e alle sue caratteristiche principali

Impostazione di un ambiente di lavoro

• Installazione e configurazione Hugging Face

Comprendere la libreria di trasformatori Hugging Face e i modelli di trasformatori

• Esplorare la struttura e le funzionalità della libreria Transformers
• Panoramica dei vari modelli di trasformatori disponibili in Hugging Face

Utilizzo di Hugging Face trasformatori

• Caricamento e utilizzo di modelli pre-addestrati
• Applicazione dei trasformatori per varie attività di NLP

Ottimizzazione di un modello pre-addestrato

• Preparazione di un set di dati per l'ottimizzazione
• Messa a punto di un modello Transformer su un'attività specifica

Condivisione di modelli e tokenizzatori

• Esportazione e condivisione di modelli addestrati
• Utilizzo dei tokenizzatori per l'elaborazione del testo

Esplorazione della libreria di set di dati Hugging Face

• Panoramica della libreria Dataset in Hugging Face
• AccessElaborazione e utilizzo di set di dati preesistenti

Esplorazione della libreria Hugging Face di tokenizzatori

• Comprendere le tecniche di tokenizzazione e la loro importanza
• Sfruttare i tokenizzatori di Hugging Face

Esecuzione delle classiche attività di NLP

• Implementazione di attività comuni di NLP utilizzando Hugging Face
• Classificazione del testo, analisi del sentiment, riconoscimento di entità denominate, ecc.

Sfruttare i modelli di trasformatori per affrontare le attività nell'elaborazione vocale e Computer Vision

• Estendere l'uso dei Transformer oltre le attività basate sul testo
• Applicazione dei trasformatori per attività relative al parlato e alle immagini

Risoluzione dei problemi e debug

• Problemi e sfide comuni nella collaborazione con Hugging Face
• Tecniche per la risoluzione dei problemi e il debug

Creazione e condivisione di demo del modello

• Progettazione e creazione di demo interattive di modelli
• Condivisione e presentazione dei modelli in modo efficace

Riepilogo e passaggi successivi

• Riassunto dei concetti chiave e delle tecniche apprese
• Linee guida su ulteriori esplorazioni e risorse per l'apprendimento continuo