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  • Hugging Face

拥抱脸部课程

Hugging Face 课程可以帮助您学习自然语言处理、Transformer Model 以及如何针对特定任务对 AI 模型进行微调。您可以掌握文本生成、Sentiment Analysis 和部署机器学习应用程序方面的技能。许多课程都会介绍一些工具,如 Hugging Face Transformers 库和来自 Hugging Face Hub 的数据集,这些工具支持有效地训练和评估 AI 模型。您还将探索 AI 在聊天机器人、内容创建和语言翻译中的实际应用。


热门抱脸课程和认证


  • 状态:免费
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    D

    DeepLearning.AI

    Open Source Models with Hugging Face

    您将获得的技能: Hugging Face, LLM Application, Generative AI, Model Deployment, Cloud Deployment, Natural Language Processing, Large Language Modeling, Applied Machine Learning, User Interface (UI), API Design, Computer Vision

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    76 条评论

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    C

    Coursera

    Selecting the Right LLM with Hugging Face

    您将获得的技能: Hugging Face, Model Evaluation, LLM Application, Large Language Modeling, Model Deployment, Computer Programming, Generative Model Architectures

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
    8 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
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    C

    Coursera

    Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face

    您将获得的技能: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Retrieval-Augmented Generation, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    19 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 视觉转换器(ViT), Prompt Engineering, 计算机视觉, PySpark, 大型语言模型, 机器学习, 无监督学习, 监督学习, PyTorch(机器学习库), 矢量数据库, 检索-增强生成, Python 程序设计, Keras(神经网络库), 生成式人工智能, Model Evaluation, LLM 申请, 数据科学, Apache Spark, 生成模型架构, Transfer Learning

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9.8万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    S

    Simplilearn

    Gen AI Using Hugging Face Training

    您将获得的技能: Hugging Face, Natural Language Processing, Large Language Modeling, Generative AI, Text Mining, Prompt Engineering, AI Workflows, Model Evaluation

    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:新
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    E

    Edureka

    Introduction to LLMs and Hugging Face

    您将获得的技能: Hugging Face, LLM Application, LangChain, Large Language Modeling, OpenAI, Natural Language Processing, Generative AI Agents, ChatGPT, Responsible AI, Embeddings, Application Programming Interface (API), Text Mining, Restful API, Agentic systems, Open Source Technology, Data Preprocessing, MLOps (Machine Learning Operations), Python Programming, Model Evaluation

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    MLOps 工具:MLflow 和拥抱脸

    您将获得的技能: 模型部署, 集装箱化, GitHub, 机器学习软件, 云计算, 拥抱的脸, Devops, Transfer Learning, 微软 Azure, Model Evaluation, 云部署, CI/CD, Docker (软件), MLOps(机器学习 Operator)

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    61 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    MLOps | 机器学习运营

    您将获得的技能: 模型部署, 数据管理, Data Management, 机器学习, 集装箱化, Pandas(Python 软件包), NumPy, GitHub, AWS SageMaker, 云计算, 探索性数据分析, 大数据, 拥抱的脸, Python 程序设计, 数据分析, Devops, 微软 Azure, MLOps(机器学习 Operator), 负责任的人工智能, 云部署, 数据操作

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    580 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    Generative AI Engineering with LLMs

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), Vector Databases, LLM Application, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Natural Language Processing, Hugging Face, Transfer Learning, Data Pipelines, Recurrent Neural Networks (RNNs), Text Mining, Data Ethics, Data Preprocessing, Artificial Intelligence, Performance Tuning

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    895 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Natural Language Processing - Transformers with Hugging Face

    您将获得的技能: Hugging Face, Large Language Modeling, Transfer Learning, Text Mining, Semantic Web, Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Python Programming, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Pearson

    Programming Generative AI

    您将获得的技能: Generative AI, Large Language Modeling, PyTorch (Machine Learning Library), Generative Model Architectures, Multimodal Prompts, Image Analysis, Model Evaluation, Autoencoders, Hugging Face, Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Artificial Neural Networks, LLM Application, Natural Language Processing, Deep Learning, Embeddings, Tensorflow, Transfer Learning, Performance Tuning

    中级 · 专项课程 · 1-4 周

与 hugging face 相关的搜索

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mlops tools: mlflow and hugging face
open source models with hugging face
machine learning with scikit-learn, pytorch & hugging face
natural language processing - transformers with hugging face
building llms with hugging face and langchain
quantization fundamentals with hugging face
machine learning with scikit-learn, pytorch & hugging face specialization
1234…36

总之,以下是 10 最受欢迎的 hugging face 课程

  • Open Source Models with Hugging Face: DeepLearning.AI
  • Selecting the Right LLM with Hugging Face: Coursera
  • Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Gen AI Using Hugging Face Training: Simplilearn
  • Introduction to LLMs and Hugging Face: Edureka
  • MLOps 工具:MLflow 和拥抱脸: Duke University
  • MLOps | 机器学习运营: Duke University
  • Generative AI Engineering with LLMs: IBM

关于 Hugging Face 的常见问题

Hugging Face 是人工智能领域的领先平台,尤其以其在自然语言处理(NLP)和机器学习方面的贡献而闻名。它提供了一整套工具和库,简化了机器学习模型的开发和部署,使开发人员和研究人员更容易获得先进技术。Hugging Face 的重要性在于,它使 AI 民主化,让个人和组织能够利用最先进的模型进行各种应用,从聊天机器人到内容生成。它的 Open Source 方法促进了合作与创新,使其成为 AI 社区的重要资源。‎

与 "抱抱脸 "相关的职业种类繁多,增长迅速,反映了对人工智能专业知识的需求日益增长。一些潜在的工作岗位包括机器学习工程师、数据科学家、NLP 研究员和 AI 产品经理。这些职位通常涉及使用 Hugging Face 的工具建立和优化模型、分析数据以及开发 AI 驱动的应用程序。此外,学术界和研究机构的职位也可供那些有兴趣推动人工智能技术发展的人选择。随着企业不断整合 AI 解决方案,Hugging Face 相关职位的就业市场有望扩大。‎

要有效地使用 [Hugging Face](https://hua.dididi.sbs/courses?query=hugging face),几项关键技能必不可少。扎实的编程基础,尤其是 Python 编程基础至关重要,因为大多数 Hugging Face 库都是用 Python 语言构建的。了解机器学习概念,包括监督学习和非监督学习,也很重要。熟悉自然语言 Processing 技术(如 tokenization 和 Model Training)将提高您使用 Hugging Face 工具的能力。此外,了解 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架也会有所帮助,因为许多 Hugging Face 模型都是基于这些平台构建的。‎

有几门优秀的在线课程专注于 Hugging Face 及其应用。其中一个值得注意的选择是《Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch \& Hugging Face 专业证书》,它全面介绍了如何使用 Hugging Face 工具进行机器学习。另一个有价值的课程是Gen AI Using Hugging Face Training,该课程侧重于生成 AI 应用。对于那些对 MLOps 感兴趣的人,MLOps 工具:MLflow 和 Hugging Face课程是一个很好的资源。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 免费开始学习 "拥抱脸":

  1. 免费预览 许多抱脸课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习,获得抱脸证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,可以升级或申请经济援助。‎

学习 Hugging Face 可以通过结构化课程和动手实践相结合的方式进行。首先,可以报名参加涵盖机器学习和自然语言处理基础知识的入门课程。利用Hugging Face官方网站上提供的资源,包括文档和教程,熟悉其库。参与实践项目,如构建简单模型或为 Open Source 项目做贡献,以巩固自己的理解。加入在线社区和论坛也可以从其他学习者和专业人士那里获得支持和见解。‎

[抱抱脸](https://hua.dididi.sbs/courses?query=hugging face)课程通常涵盖一系列对理解和有效利用其工具至关重要的主题。关键主题包括自然语言处理基础、模型训练和微调,以及在各种应用中使用预训练模型。课程还可能探讨一些高级主题,如 TransferLearning、部署策略以及与其他机器学习框架的集成。课程通常还包括实际练习和项目,以帮助学习者在实际场景中应用所学知识。‎

对于员工或劳动力的培训和技能提升,Hugging Face 的几门课程尤为突出。Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch \& Hugging Face 专业证书对于希望在团队中培养基础人工智能技能的组织特别有益。此外,Gen AI Using Hugging Face 培训课程可以帮助员工了解生成式 AI 应用,这种应用在各行各业的相关性越来越高。这些课程提供了结构化的学习路径,可以提高团队在 AI 和机器学习方面的能力。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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