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Conheça a formação Dominando Hugging Face com Python

O que é Hugging Face?

Hugging Face é uma plataforma de inteligência artificial que se destaca por oferecer uma grande quantidade de modelos pré-treinados de processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional, áudio e dados tabulares. Além disso, ela oferece bibliotecas de desenvolvimento e um hub colaborativo para todas as pessoas que queiram compartilhar seus dados e modelos.

Por que aprender Hugging Face?

Aprender Hugging Face é essencial para qualquer profissional de IA que deseja trabalhar com NLP. A plataforma não só facilita o acesso a modelos de última geração, como também oferece ferramentas que aceleram o desenvolvimento e a implementação de soluções personalizadas. Com o conhecimento de Hugging Face, você consegue lidar com desafios complexos de linguagem natural, desde tarefas básicas até a criação de modelos escaláveis e eficientes.

O que vamos aprender?

Nesta formação, você aprenderá desde os conceitos básicos de Hugging Face e o uso de modelos pré-treinados, até técnicas avançadas como transferência de aprendizado, otimização de modelos e treinamento distribuído. Serão abordados tópicos como transformers, tokenização, criação de aplicações com Gradio e uso de bibliotecas especializadas como Optimum e Accelerate. Ao final, você terá a habilidade de implementar soluções de NLP em diferentes tipos de projetos.

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Valquíria Alencar 

    Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

  • Valquíria Alencar 

    Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

  • João Vitor de Miranda

    Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

  • João Vitor de Miranda

    Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

  • Marcelo Cruz

    Sou estudante de Ciência da Computação na UNIR. Atualmente, sou Monitor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.

  • Marcelo Cruz

    Sou estudante de Ciência da Computação na UNIR. Atualmente, sou Monitor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.

  • Mirla Costa

    Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

  • Mirla Costa

    Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

Passo a passo
  1. 1 Explorando modelos pré-treinados

    Neste passo inicial, você será introduzido ao Hugging Face, uma das principais plataformas de inteligência artificial, focada em modelos de processamento de linguagem natural. Através de um artigo e cursos práticos, você entenderá como explorar a plataforma e utilizar modelos pré-treinados para resolver problemas comuns em NLP e em visão computacional. Este módulo serve como base para os próximos passos mais avançados da formação.

    • Artigo Hugging face: o que é e como usar essa plataforma | Alura

    • Curso Hugging Face: explorando e aplicando soluções com modelos de IA

      10h
      • Aprenda a utilizar modelos pré-treinados disponíveis no Hugging Face em diversos cenários práticos
      • Analise sentimentos em textos de avaliações
      • Automatize a categorização de produtos com base em suas descrições
      • Utilize IA para remoção de background de imagens
      • Desenvolva sistemas de FAQ inteligentes, com a criação de respostas automáticas para perguntas frequentes
      • Desenvolva e implemente chatbots
      • Aprenda a criar interfaces de usuário que facilitam a interação com sistemas de IA, melhorando a experiência do usuário
    • Curso NLP: resumindo textos com Hugging Face e Gradio

      08h
      • Aprenda a criar uma aplicação no Gradio para resumir e traduzir textos utilizando modelos pré-treinados do Hugging Face
  2. 2 Otimizando modelos pré-treinados

    Este passo foca na compreensão mais profunda dos transformers, a arquitetura utilizada em modelos de linguagem de larga escala (LLMs). Você aprenderá como aplicar técnicas de transferência de aprendizado para customizar modelos pré-treinados para suas necessidades. Além disso, explorará ferramentas avançadas como Optimum para melhorar a eficiência dos modelos.

    • Artigo Transformers: o que é, como funciona e quais são os seus benefícios | Alura

    • Curso Hugging Face: transferindo aprendizado de modelos de NLP

      08h
      • Utilize modelos de IA pré-treinados em soluções práticas do dia a dia
      • Realize processamentos de textos a partir de tokenizadores pré-treinados
      • Realize a transferência de aprendizado de modelos de NLP
      • Compartilhe modelos de linguagem na plataforma Hugging Face
      • Construa aplicativos de IA com utilização do Gradio
    • Curso Hugging Face: aprimorando eficiência de modelos com Optimum

      08h
      • Explore o pacote Optimum do Hugging Face
      • Transforme um modelo Transformers em Optimum
      • Instancie um modelo pelo Optimum
      • Gere inferências de um modelo ONNX
      • Aplique a otimização de um modelo de classificação de texto
      • Avalie a eficiência de um modelo otimizado em relação ao original
      • Publique um modelo Optimum no Hugging Face
      • Aplique a técnica de quantização de um modelo de pergunta-resposta
      • Realize a avaliação de desempenho de um modelo quantizado
      • Utilize em projeto o modelo publicado no Hugging Face
  3. 3 Escalando o treinamento de modelos

    No passo final desta formação, você mergulhará em técnicas de treinamento distribuído usando a biblioteca Accelerate, que permite escalar o treinamento de modelos de NLP em diferentes configurações de hardware. Este módulo é muito importante para aqueles que desejam treinar modelos com mais rapidez e escalabilidade.

    • Curso Hugging Face: treinando modelos em diferentes ambientes com Accelerate

      10h
      • Realize transferência de aprendizado de modelos da plataforma Hugging Face
      • Realize a configuração da biblioteca Accelerate
      • Construa o loop de treinamento de modelos para ambientes distribuídos ou utilização de GPUs
      • Crie aplicações de classificação de textos usando o Gradio
      • Treine modelos de linguagem para classificação Zero-Shot usando o Pytorch

Escola

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Além dessa, a categoria Inteligência Artificial conta com cursos de IA para Programação, IA para Dados,e mais...

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