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Hugging Faceの基礎
更新日 2026/05
Python人工知能12時間2,926
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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
LLMの基礎と、その基盤となる革新的なTransformerアーキテクチャを学びましょう！
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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