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第四段階：深層学習とニューラルネットワーク

Hugging Faceが提供する大規模言語モデルと自然言語処理の無料コース。Transformers、データ処理、モデルの微調整など、完全な技術スタックを網羅。

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LLMNLPTransformersWebSiteTextFreeMulti-Language

Hugging Face LLMコース詳細

概要

Hugging Faceが提供する、大規模言語モデル（LLM）と自然言語処理（NLP）に関するコースです。Hugging Faceエコシステムのライブラリを用いた学習と実践に焦点を当てています。

コースの特徴

  • 完全無料：広告なし、有料コンテンツなし
  • 実践的アプローチ：理論と実践を組み合わせ、コード例を提供
  • オープンソース精神：すべてのコンテンツはApache 2ライセンスの下で公開
  • 多言語対応：複数の言語バージョンでの翻訳をサポート
  • コミュニティ主導：活発なコミュニティサポートと議論

コース構成

第1-4章：🤗 Transformersライブラリの基礎

  • Transformerモデルの仕組み
  • Hugging Face Hubのモデルの使用方法
  • モデルのファインチューニング技術
  • Hubでの結果共有

第5-8章：データ処理と古典的なNLPタスク

  • 🤗 Datasetsと🤗 Tokenizersの基礎
  • 古典的なNLPタスクの処理
  • LLM技術の深掘り
  • 一般的な言語処理の課題に対する解決策

第9章：モデルのデプロイとデモンストレーション

  • モデルデモの構築と共有
  • 🤗 Hubでのアプリケーションの展示
  • モデルの可視化技術

第10-12章：LLMの高度なトピック

  • 高度なファインチューニング技術
  • 高品質なデータセットのキュレーション
  • 推論モデルの構築
  • 最新のLLM開発動向

コア技術スタック

主要ライブラリ

  • 🤗 Transformers: コアモデルライブラリ
  • 🤗 Datasets: データ処理ライブラリ
  • 🤗 Tokenizers: トークナイザーライブラリ
  • 🤗 Accelerate: トレーニング高速化ライブラリ
  • Hugging Face Hub: モデルとデータセットのハブ

サポートされているフレームワーク

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • JAX

学習環境のセットアップ

方法1：Google Colab

# 基本バージョンのインストール
!pip install transformers

# 完全バージョンのインストール（推奨）
!pip install transformers[sentencepiece]

方法2：Python仮想環境

# プロジェクトディレクトリの作成
mkdir ~/transformers-course
cd ~/transformers-course

# 仮想環境の作成
python -m venv .env

# 仮想環境のアクティベート
source .env/bin/activate

# 依存関係のインストール
pip install "transformers[sentencepiece]"

コース要件

技術要件

  • Pythonの基礎：十分なPythonプログラミング知識が必要
  • 深層学習の基礎：入門レベルの深層学習コースを先に修了することを推奨
  • フレームワークの知識：PyTorchやTensorFlowの経験は必須ではありませんが、ある程度の理解があると役立ちます

推奨される前提コース

コース著者チーム

主要著者

  • Abubakar Abid: Gradio創設者、スタンフォード大学博士
  • Ben Burtenshaw: NLP博士、児童向け物語生成研究
  • Matthew Carrigan: ダブリン大学トリニティ・カレッジ博士研究員
  • Lysandre Debut: 🤗 Transformersコア開発者
  • Sylvain Gugger: 『Deep Learning for Coders』共著者
  • Lewis Tunstall: 『Natural Language Processing with Transformers』共著者
  • Leandro von Werra: 『Natural Language Processing with Transformers』共著者

学習時間配分

  • 各章の期間：1週間
  • 週あたりの学習時間：6-8時間
  • 全体的な進捗：個人のペースに合わせて調整可能

リソースとサポート

学習リソース

多言語対応

コースは以下の言語で提供されます：

  • 中国語（簡体字）
  • フランス語
  • ドイツ語
  • スペイン語
  • 日本語
  • 韓国語
  • ベトナム語
  • その他多数の言語

実践プロジェクト

プロジェクトの種類

  • テキスト分類
  • テキスト生成
  • 質問応答システム
  • 感情分析
  • 固有表現認識
  • 機械翻訳
  • テキスト要約

実践プラットフォーム

  • Google Colab（初心者におすすめ）
  • ローカル環境
  • Hugging Face Spaces

認定と証明書

  • 現在、正式な認定はありません
  • Hugging Faceは認定プログラムを開発中です
  • コース修了後、プロジェクトポートフォリオを作成できます

今後の学習推奨事項

本コース修了後、以下の学習を継続することを推奨します：

コースの価値

このコースは特に以下の方々に適しています：

  • LLM開発を始めたいエンジニア
  • 製品にAI機能を統合する必要がある開発者
  • 最新のNLP技術を学びたい研究者
  • オープンソースツールを使用してAIアプリケーションを構築したいチーム

このコースを通じて、学習者は基礎概念から実際のアプリケーションまで、LLM開発の完全なスキルセットを習得できます。