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Hugging Faceの基礎
更新日 2026/05
Python人工知能12時間2,688
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トラック概要
Hugging Faceの基礎
Hugging Face Hubとtransformersライブラリに慣れることから始め、LLMのダウンロードと推論を行います。 要約、分類、文書の質問応答などの自然言語タスクに、これらのモデルを使用します。
また、これらのモデルを自分のユースケース向けにファインチューニングする方法にも慣れ、カスタムデータセットを使ってモデルのパラメータを調整し、パフォーマンスを向上させられるようになります。
テキストアプリケーションだけ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、音声モデル、さらには動画生成モデルまで扱います！これらのドメインのいくつかをつなげて、画像テキストから画像、画像テキストからテキストのような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。
ついに、AIエージェントが話題の中心となり、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、コードを書い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。
AIビルダーとしての旅を今日始めましょう！
前提条件
このトラックに受講要件はありませんCourse
Hugging Face Hubで利用可能な豊富なモデルとデータセットのリポジトリを操作・活用する。
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
Pythonで、推論・行動・実世界の課題解決を行うインテリジェントエージェントの構築方法を学ぶ。
Hugging Faceの基礎
4 コース
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