Formações Inteligência Artificial Dominando Hugging Face com Python

Formação Dominando Hugging Face com Python

Explore a plataforma Hugging Face e aprenda a utilizar modelos pré-treinados e a arquitetura transformers em projetos de NLP

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Inteligência Artificial

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45h

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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 formado em Ciência da Computação pela UNIR. Atualmente, sou Instrutor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.
Marcelo Cruz
Sou formado em Ciência da Computação pela UNIR. Atualmente, sou Instrutor 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 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
- Curso NLP: resumindo textos com Hugging Face e Gradio
  08h
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
- Curso Hugging Face: aprimorando eficiência de modelos com Optimum
  08h
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