این دوره به شما یک راهنمای گام به گام برای درک و استفاده از کتابخانه Hugging Face ارائه می‌دهد. در اینجا برخی از موضوعات کلیدی که پوشش داده می‌شوند آورده شده است:

• مقدمه‌ای بر Hugging Face Transformers: درک مفاهیم اساسی و معماری کتابخانه Transformers، شامل توکن‌سازی، مدل‌ها و pipeline ها.
• نصب و پیکربندی: نصب صحیح کتابخانه و پیکربندی محیط توسعه.
• استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌شده: نحوه بارگیری و استفاده از مدل‌های موجود برای کارهای مختلف NLP مانند خلاصه‌سازی متن، ترجمه زبان، و تحلیل احساسات.
• Fine-tuning مدل‌ها: چگونگی تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌شده برای مجموعه‌داده‌های خاص شما. این بخش شامل تکنیک‌های بهینه‌سازی و جلوگیری از overfitting می‌شود.
• ساخت مجموعه‌داده‌های سفارشی: نحوه آماده‌سازی و فرمت کردن داده‌ها برای آموزش مدل‌های خود.
• آموزش مدل‌های سفارشی: ایجاد و آموزش مدل‌های NLP از ابتدا با استفاده از Hugging Face.
• ارزیابی مدل‌ها: روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها و درک معیارهای مختلف.
• استقرار مدل‌ها: چگونگی استقرار مدل‌های آموزش‌دیده برای استفاده در برنامه‌های کاربردی واقعی.
• استفاده از Hugging Face Hub: آشنایی با Hugging Face Hub، یک پلتفرم برای به اشتراک گذاشتن و کشف مدل‌ها و مجموعه‌داده‌ها.

شرکت در این دوره مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت:

• یادگیری عملی: دوره بر روی پروژه‌های عملی متمرکز است و به شما فرصت می‌دهد تا دانش خود را در عمل به کار بگیرید.
• محتوای به‌روز: مطالب دوره با آخرین پیشرفت‌ها در زمینه Hugging Face و NLP همگام‌سازی می‌شوند.
• مربیان متخصص: دوره توسط متخصصان با تجربه در زمینه یادگیری ماشین و NLP تدریس می‌شود.
• جامعه پشتیبانی: شما به یک جامعه آنلاین از دانش‌آموزان و متخصصان دسترسی خواهید داشت که می‌توانید سوالات خود را بپرسید و از تجربیات دیگران بهره‌مند شوید.
• مهارت‌های قابل انتقال: مهارت‌هایی که در این دوره می‌آموزید، در طیف گسترده‌ای از صنایع و مشاغل قابل استفاده هستند.
• ایجاد نمونه کار: با انجام پروژه‌های عملی در طول دوره، یک نمونه کار قوی از پروژه‌های NLP خود ایجاد خواهید کرد.

برای شرکت در این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• دانش برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی اولیه با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای انجام تمرین‌ها و پروژه‌ها ضروری است.
• آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین (اختیاری): اگرچه این دوره برای مبتدیان طراحی شده است، داشتن آشنایی کلی با مفاهیم یادگیری ماشین مانند الگوریتم‌های طبقه‌بندی و رگرسیون می‌تواند مفید باشد.
• انگیزه و علاقه به یادگیری: مهم‌ترین پیش‌نیاز برای موفقیت در این دوره، داشتن انگیزه و علاقه به یادگیری مفاهیم جدید و حل مسائل چالش‌برانگیز است.

دوره “از صفر تا استادی: ساخت مدل هوش مصنوعی با Hugging Face” به بخش‌های مختلفی تقسیم شده است که هر بخش به یک موضوع خاص می‌پردازد. در اینجا یک نمای کلی از ساختار دوره آورده شده است:

1. بخش 1: مقدمه و راه‌اندازی
   • معرفی کتابخانه Hugging Face Transformers و اکوسیستم آن.
   • نصب و پیکربندی محیط توسعه (Python, PyTorch/TensorFlow).
   • آشنایی با مفاهیم کلیدی مانند توکن‌سازی، مدل‌ها، و pipeline ها.
2. بخش 2: کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌شده
   • بارگیری و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌شده برای کارهای مختلف NLP.
   • خلاصه‌سازی متن با استفاده از مدل‌های BART و T5.
   • ترجمه زبان با استفاده از مدل‌های MarianMT.
   • تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های DistilBERT و RoBERTa.
3. بخش 3: Fine-tuning مدل‌ها
   • آماده‌سازی مجموعه‌داده‌های سفارشی برای fine-tuning.
   • استفاده از Trainer API برای تنظیم دقیق مدل‌ها.
   • تکنیک‌های بهینه‌سازی و جلوگیری از overfitting.
   • ارزیابی عملکرد مدل‌های fine-tuned.
4. بخش 4: آموزش مدل‌های سفارشی
   • ایجاد و آموزش مدل‌های NLP از ابتدا.
   • استفاده از معماری Transformers برای ساخت مدل‌های سفارشی.
   • پیاده‌سازی توابع loss سفارشی.
   • بهینه‌سازی مدل‌ها برای عملکرد بهتر.
5. بخش 5: استقرار مدل‌ها
   • ذخیره و بارگیری مدل‌های آموزش‌دیده.
   • استقرار مدل‌ها در محیط‌های مختلف (local, cloud).
   • استفاده از FastAPI برای ساخت یک API ساده برای دسترسی به مدل.
6. بخش 6: Hugging Face Hub
   • آشنایی با Hugging Face Hub و نحوه استفاده از آن.
   • به اشتراک گذاشتن مدل‌ها و مجموعه‌داده‌های خود.
   • همکاری با دیگران در پروژه‌های NLP.

به عنوان یک مثال عملی، فرض کنید می‌خواهید یک مدل تحلیل احساسات برای بررسی نظرات مشتریان در مورد یک محصول خاص بسازید. با استفاده از این دوره، شما قادر خواهید بود:

1. یک مجموعه‌داده از نظرات مشتریان را جمع‌آوری و آماده کنید.
2. یک مدل پیش‌آموزش‌شده مانند DistilBERT را بارگیری کنید.
3. مدل را با استفاده از Trainer API بر روی مجموعه‌داده خود fine-tune کنید.
4. عملکرد مدل را ارزیابی کنید.
5. مدل را برای استفاده در یک برنامه کاربردی وب مستقر کنید.

این فرآیند به شما امکان می‌دهد تا به سرعت یک مدل تحلیل احساسات سفارشی بسازید که به طور خاص برای نیازهای شما طراحی شده است.