1
00:00:05,850 --> 00:00:07,713
Добро пожаловать на курс Hugging Face.

2
00:00:08,550 --> 00:00:10,320
Этот курс был разработан, чтобы научить вас

3
00:00:10,320 --> 00:00:12,750
всему, что касается экосистемы Hugging Face,

4
00:00:12,750 --> 00:00:14,700
как использовать набор данных и хаб моделей,

5
00:00:14,700 --> 00:00:16,803
а также все наши библиотеки с открытым исходным кодом.

6
00:00:18,300 --> 00:00:19,950
Вот содержание.

7
00:00:19,950 --> 00:00:22,770
Как вы можете видеть, он разделен на три раздела,

8
00:00:22,770 --> 00:00:25,110
которые постепенно становятся все более сложными.

9
00:00:25,110 --> 00:00:28,500
На данном этапе выпущены первые два раздела.

10
00:00:28,500 --> 00:00:30,120
Итак, сначала мы научим вас основам

11
00:00:30,120 --> 00:00:32,250
как использовать модель Transformer, 

12
00:00:32,250 --> 00:00:34,230
дообучить ее на собственном наборе данных

13
00:00:34,230 --> 00:00:36,960
 и поделиться результатом с сообществом.

14
00:00:36,960 --> 00:00:39,420
Во-вторых, мы глубже погрузимся в наши библиотеки

15
00:00:39,420 --> 00:00:42,360
и научим вас решать любые задачи NLP.

16
00:00:42,360 --> 00:00:44,430
Мы активно работаем над последним разделом

17
00:00:44,430 --> 00:00:47,280
и надеемся, что он будет готов для вас к весне 2022 года.

18
00:00:48,510 --> 00:00:50,880
Первая глава не требует технических знаний

19
00:00:50,880 --> 00:00:52,320
и является хорошим введением, чтобы изучить,

20
00:00:52,320 --> 00:00:54,180
что могут модели Transformers

21
00:00:54,180 --> 00:00:56,883
и как они могут быть полезны для вас или вашей компании.

22
00:00:58,050 --> 00:01:01,110
Следующие главы требуют хорошего знания Python

23
00:01:01,110 --> 00:01:02,130
и некоторых базовых знаний в

24
00:01:02,130 --> 00:01:04,350
Машинном обучении и Глубоком обучении.

25
00:01:04,350 --> 00:01:07,110
Если вы не знаете, что такое тренировочное и валидационное множества

26
00:01:07,110 --> 00:01:09,360
или что означает градиентный спуск,

27
00:01:09,360 --> 00:01:11,340
вам следует изучить вводный курс,

28
00:01:11,340 --> 00:01:14,863
например, опубликованный на сайтах deeplearning.ai или fast.ai.

29
00:01:16,200 --> 00:01:17,910
Также будет лучше, если вы владеете основами

30
00:01:17,910 --> 00:01:21,150
одного из фреймворков глубокого обучения, PyTorch или TensorFlow.

31
00:01:21,150 --> 00:01:23,520
Каждая часть материала, представленного в этом курсе,

32
00:01:23,520 --> 00:01:25,590
имеет версию на обоих этих фреймворках,

33
00:01:25,590 --> 00:01:26,730
поэтому вы сможете выбрать тот,

34
00:01:26,730 --> 00:01:28,230
с которым вам удобнее работать.

35
00:01:29,550 --> 00:01:31,740
Это команда, которая разработала данный курс.

36
00:01:31,740 --> 00:01:33,120
Теперь я предоставлю каждому из выступающих

37
00:01:33,120 --> 00:01:34,570
возможность кратко представиться.

38
00:01:37,230 --> 00:01:38,880
- Привет, меня зовут Мэтью,

39
00:01:38,880 --> 00:01:41,610
и я инженер по машинному обучению в компании Hugging Face.

40
00:01:41,610 --> 00:01:43,200
Я работаю в команде по работе с открытым исходным кодом 

41
00:01:43,200 --> 00:01:45,180
и отвечаю там за поддержку, в частности,

42
00:01:45,180 --> 00:01:47,280
кода TensorFlow.

43
00:01:47,280 --> 00:01:50,130
Ранее я работал инженером по машинному обучению в компании Parsley,

44
00:01:50,130 --> 00:01:52,620
которая недавно была приобретена компанией Automatic,

45
00:01:52,620 --> 00:01:54,210
а до этого был постдокторантом-исследователем

46
00:01:54,210 --> 00:01:57,000
в Тринити-колледже в Дублине в Ирландии,

47
00:01:57,000 --> 00:02:00,093
занимался компьютерной генетикой и заболеваниями сетчатки.

48
00:02:02,400 --> 00:02:03,870
- Привет, я Лисандр.

49
00:02:03,870 --> 00:02:05,640
Я инженер по машинному обучению в Hugging Face

50
00:02:05,640 --> 00:02:08,700
и, в частности, являюсь частью команды по работе с открытым исходным кодом.

51
00:02:08,700 --> 00:02:10,890
Я работаю в Hugging Face уже несколько лет,

52
00:02:10,890 --> 00:02:12,300
и вместе с членами моей команды

53
00:02:12,300 --> 00:02:13,890
я работал над большинством инструментов,

54
00:02:13,890 --> 00:02:15,790
которые вы увидите в этом курсе.

55
00:02:18,270 --> 00:02:20,130
- Привет, я Сильвен.

56
00:02:20,130 --> 00:02:22,140
Я инженер-исследователь в Hugging Face

57
00:02:22,140 --> 00:02:25,830
и один из главных сопровождающих библиотеки Transformers.

58
00:02:25,830 --> 00:02:28,110
Ранее я работал в компании fast.ai,

59
00:02:28,110 --> 00:02:30,420
где помогал разрабатывать библиотеку fast.ai,

60
00:02:30,420 --> 00:02:32,220
а также онлайн-книгу.

61
00:02:32,220 --> 00:02:35,340
До этого я был учителем математики и информатики

62
00:02:35,340 --> 00:02:36,173
во Франции.

63
00:02:38,550 --> 00:02:41,340
- Привет, меня зовут Саша, и я исследователь в компании Hugging Face,

64
00:02:41,340 --> 00:02:42,420
работаю над этическим,

65
00:02:42,420 --> 00:02:46,230
экологическим и социальным воздействием моделей машинного обучения.

66
00:02:46,230 --> 00:02:49,020
Ранее я была постдокторантом-исследователем в университете Mila

67
00:02:49,020 --> 00:02:50,400
в Монреале,

68
00:02:50,400 --> 00:02:53,040
а также работала в качестве исследователя прикладного ИИ

69
00:02:53,040 --> 00:02:55,140
для UN Global Pulse.

70
00:02:55,140 --> 00:02:57,300
Я участвовала в таких проектах, как CodeCarbon

71
00:02:57,300 --> 00:02:59,790
и Machine Learning Impacts Calculator

72
00:02:59,790 --> 00:03:02,390
для оценки углеродного следа машинного обучения.

73
00:03:05,160 --> 00:03:07,650
- Привет, меня зовут Мерве, и я являюсь адвокатом разработчиков

74
00:03:07,650 --> 00:03:09,390
в компании Hugging Face.

75
00:03:09,390 --> 00:03:12,480
Ранее я работала инженером по машинному обучению,

76
00:03:12,480 --> 00:03:15,360
создавая инструменты NLP и чат-боты.

77
00:03:15,360 --> 00:03:17,670
В настоящее время я работаю над улучшением хаба

78
00:03:17,670 --> 00:03:19,563
и демократизацией машинного обучения.

79
00:03:22,140 --> 00:03:23,670
- Привет всем.

80
00:03:23,670 --> 00:03:27,210
Меня зовут Люсиль, и я инженер по машинному обучению

81
00:03:27,210 --> 00:03:28,353
в Hugging Face.

82
00:03:29,580 --> 00:03:32,550
Если в двух предложениях рассказать, кто я такая,

83
00:03:32,550 --> 00:03:35,590
я занимаюсь разработкой и поддержкой инструментов с открытым исходным кодом,

84
00:03:36,600 --> 00:03:39,595
а также участвую в нескольких исследовательских проектах

85
00:03:39,595 --> 00:03:41,795
в области Natural Language Processing.

86
00:03:44,610 --> 00:03:45,540
- Хорошего дня.

87
00:03:45,540 --> 00:03:47,550
Меня зовут Льюис, я инженер по машинному обучению

88
00:03:47,550 --> 00:03:50,130
 в команде разработчиков открытого программного обеспечения Hugging Face.

89
00:03:50,130 --> 00:03:53,490
Я увлечен разработкой инструментов для сообщества NLP,

90
00:03:53,490 --> 00:03:55,050
и вы можете увидеть меня 

91
00:03:55,050 --> 00:03:56,910
на многих мероприятиях Hugging Face.

92
00:03:56,910 --> 00:03:58,470
До присоединения к Hugging Face

93
00:03:58,470 --> 00:03:59,790
я несколько лет занимался разработкой

94
00:03:59,790 --> 00:04:01,860
приложений машинного обучения для стартапов

95
00:04:01,860 --> 00:04:04,230
и предприятий в области NLP,

96
00:04:04,230 --> 00:04:07,260
топологического анализа данных и временных рядов.

97
00:04:07,260 --> 00:04:10,110
В прошлой жизни я был физиком-теоретиком,

98
00:04:10,110 --> 00:04:11,760
исследовал столкновения частиц

99
00:04:11,760 --> 00:04:13,560
на Большом адронном коллайдере и так далее.

100
00:04:15,900 --> 00:04:18,450
- Привет, меня зовут Леандро, я инженер по машинному обучению

101
00:04:18,450 --> 00:04:21,030
в команде открытого кода Hugging Face.

102
00:04:21,030 --> 00:04:23,460
До прихода в Hugging Face я работал специалистом по анализу данных

103
00:04:23,460 --> 00:04:26,733
в Швейцарии и преподавал науку о данных в университете.