Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Training Course

Εισαγωγή

• Επισκόπηση του NLP και των εφαρμογών του
• Εισαγωγή στο Hugging Face και τα βασικά χαρακτηριστικά του

Δημιουργία εργασιακού περιβάλλοντος

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση Hugging Face

Κατανόηση της Hugging Face βιβλιοθήκης μετασχηματιστών και μοντέλων μετασχηματιστών

• Εξερευνώντας τη δομή και τις λειτουργίες της βιβλιοθήκης Transformers
• Επισκόπηση διαφόρων μοντέλων Transformer που διατίθενται στο Hugging Face

Χρησιμοποιώντας Hugging Face μετασχηματιστές

• Φόρτωση και χρήση προεκπαιδευμένων μοντέλων
• Εφαρμογή Transformers για διάφορες εργασίες NLP

Βελτιστοποίηση ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου

• Προετοιμασία ενός συνόλου δεδομένων για τελειοποίηση
• Βελτιστοποίηση ενός μοντέλου Transformer σε μια συγκεκριμένη εργασία

Κοινή χρήση μοντέλων και tokenizers

• Εξαγωγή και κοινή χρήση εκπαιδευμένων μοντέλων
• Χρήση tokenizers για επεξεργασία κειμένου

Εξερεύνηση Hugging Face Βιβλιοθήκη συνόλων δεδομένων

• Επισκόπηση της βιβλιοθήκης συνόλων δεδομένων στο Hugging Face
• Accessη χρήση και η χρήση προϋπαρχόντων συνόλων δεδομένων

Εξερεύνηση Hugging Face Tokenizers Library

• Κατανόηση των τεχνικών tokenization και της σημασίας τους
• Μόχλευση tokenizers από Hugging Face

Εκτέλεση κλασικών εργασιών NLP

• Εφαρμογή κοινών εργασιών NLP χρησιμοποιώντας Hugging Face
• Ταξινόμηση κειμένου, ανάλυση συναισθήματος, αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων κ.λπ.

Αξιοποίηση μοντέλων μετασχηματιστών για την αντιμετώπιση εργασιών στην επεξεργασία του λόγου και Computer Vision

• Επέκταση της χρήσης των Transformers πέρα από εργασίες που βασίζονται σε κείμενο
• Εφαρμογή Transformers για εργασίες που σχετίζονται με την ομιλία και την εικόνα

Αντιμετώπιση προβλημάτων και εντοπισμός σφαλμάτων

• Κοινά ζητήματα και προκλήσεις στην εργασία με Hugging Face
• Τεχνικές για την αντιμετώπιση προβλημάτων και τον εντοπισμό σφαλμάτων

Δημιουργία και κοινή χρήση των επιδείξεων του μοντέλου σας

• Σχεδιασμός και δημιουργία διαδραστικών επιδείξεων μοντέλων
• Κοινή χρήση και προβολή των μοντέλων σας αποτελεσματικά

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

• Ανακεφαλαίωση βασικών εννοιών και τεχνικών που διδάχθηκαν
• Οδηγίες για περαιτέρω εξερεύνηση και πόρους για συνεχή μάθηση