トラック
顔を抱きしめる基本
更新日 2026/03
Python人工知能12時間2,455
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Additional Learning Available
Additional Hugging Face training can be found on the official Hugging Face website!
トラック概要
顔を抱きしめる基本
まず、Hugging Face Hub と、LLM をダウンロードして推論を実行するためのトランスフォーマー ライブラリに慣れることから始めます。これらのモデルは、要約、分類、ドキュメントの質問応答などの自然言語タスクに使用します。
また、これらのモデルを独自のユースケースに合わせて微調整し、カスタム データセットを使用してモデルのパラメータを変更し、パフォーマンスを向上させる方法についても学習します。
テキスト アプリケーションに限定されることもありません。コンピューター ビジョン モデル、オーディオ モデル、さらにはビデオ生成モデルも操作します。また、これらのドメインのいくつかを接続して、画像からテキスト、画像からテキスト、テキストなどのマルチモーダルワークフローを作成することもできます。
最後に、AI エージェントが話題になっていますが、Hugging Face には独自の AI エージェント フレームワーク、smolagents があります。smolagents は、コードを記述して実行することでアクションを実行するコーディング エージェントを構築するための使いやすいフレームワークです。
今すぐ AI ビルダーとしての旅を始めましょう!
前提条件
このトラックに前提条件はありませんCourse
Hugging Face Hubで提供されている豊富なモデルとデータセットのリポジトリを閲覧し、ご利用ください。
Course
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
Course
Hugging Faceの最新AIモデルでテキスト・画像・音声・動画を組み合わせ、新しい画像や動画を生成しましょう。
Project
Classify food images using Hugging Face models, automatically recognizing and categorizing food items.
Course
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
顔を抱きしめる基本
4 コース
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