Apresentação do Projeto Hugging Face AI Agents Course

Visão Geral do Projeto

O Hugging Face AI Agents Course é um curso online gratuito projetado para ajudar os alunos a evoluírem de iniciantes a especialistas em agentes de IA. O curso é desenvolvido pela equipe Hugging Face e é um projeto de código aberto ativo, continuamente aprimorado com base no feedback da comunidade.

Principais Características

🎯 Objetivos de Aprendizagem

• Teoria e Prática: Aprender a teoria, o design e a prática de agentes de IA.
• Domínio de Bibliotecas e Ferramentas: Aprender a usar bibliotecas de agentes de IA estabelecidas, como smolagents, LlamaIndex e LangGraph.
• Compartilhamento na Comunidade: Compartilhar seus agentes no Hugging Face Hub e explorar os agentes criados pela comunidade.
• Desafios e Competições: Participar de desafios para comparar seu agente com os agentes de outros alunos.
• Obtenção de Certificação: Obter um certificado de conclusão ao completar as tarefas.

📚 Estrutura do Curso

Unidades Principais

Capítulo	Tópico	Descrição
0	Onboarding	Configuração de ferramentas e plataformas
1	Fundamentos de Agentes	Explicação de ferramentas, raciocínio, ação, observação e seus formatos; explicação de LLMs, mensagens, tokens especiais e modelos de chat; demonstração de casos de uso simples usando funções Python como ferramentas
2	Frameworks	Compreensão de como os conceitos fundamentais são implementados em bibliotecas populares: smolagents, LangGraph, LLamaIndex
3	Casos de Uso	Construção de casos de uso da vida real
4	Tarefa Final	Construção de um agente para um benchmark selecionado e demonstração de sua compreensão de agentes em um ranking de alunos

Unidades de Bônus Adicionais

• Unidade de Bônus 1: Fine-tuning de um LLM para Function-calling
• Unidade de Bônus 2: Observabilidade e Avaliação de Agentes
• Unidade de Bônus 3: Agentes em Jogos com Pokemon

🛠️ Requisitos Técnicos

Conhecimento Prévio

• Conhecimento básico de Python
• Conhecimento básico de LLMs (há um capítulo de revisão no curso)

Ferramentas Necessárias

• Computador com conexão à internet
• Conta Hugging Face (registro gratuito)

📋 Método de Aprendizagem

Composição do Curso

• Unidades Fundamentais: Aprender a teoria dos conceitos de agentes
• Prática: Aprender a usar bibliotecas de agentes de IA estabelecidas para treinar seus agentes em ambientes únicos. Estas seções práticas serão Hugging Face Spaces com um ambiente pré-configurado
• Tarefas de Casos de Uso: Aplicar os conceitos aprendidos para resolver problemas reais
• Desafios: Competir com seu agente contra outros agentes, com um ranking para comparar o desempenho dos agentes

Ritmo de Aprendizagem Sugerido

• Cada capítulo é projetado para ser concluído em 1 semana
• Aproximadamente 3-4 horas de estudo por semana
• Prazo para certificação: 1 de julho de 2025

🏆 Sistema de Certificação

Tipos de Certificação

1. Certificação Básica: Obtida ao completar a Unidade 1
2. Certificação de Conclusão: Requer a conclusão da Unidade 1, uma tarefa de caso de uso e o desafio final

Requisitos de Certificação

• Totalmente gratuito
• Todas as tarefas devem ser concluídas até 1 de julho de 2025

👥 Equipe do Curso

Instrutores Principais

• Joffrey Thomas: Engenheiro de Machine Learning da Hugging Face, construindo e implantando agentes de IA em ambientes de produção
• Ben Burtenshaw: Engenheiro de Machine Learning da Hugging Face, com experiência na entrega de cursos em múltiplas plataformas
• Thomas Simonini: Engenheiro de Machine Learning da Hugging Face, criador dos cursos Deep RL e ML for games
• Sergio Paniego: Engenheiro de Machine Learning da Hugging Face, contribuiu com o conteúdo de várias unidades

🌟 Características do Projeto

Impulsionado pela Comunidade de Código Aberto

• Projeto de código aberto no GitHub, contribuições são bem-vindas
• Suporte e discussão na comunidade Discord
• Melhoria contínua com base no feedback

Orientado à Prática

• Ambientes Hugging Face Spaces pré-configurados
• Casos de uso do mundo real
• Ranking de desempenho de agentes

Aprendizagem Interativa

• Quizzes e tarefas
• Grupos de estudo da comunidade
• Sessões ao vivo e conteúdo interativo

📊 Stack Tecnológico

Principais Frameworks e Bibliotecas

# Principais bibliotecas de agentes de IA utilizadas
- smolagents
- LangGraph
- LlamaIndex

Suporte de Plataforma

• Hugging Face Hub
• Hugging Face Spaces
• Colaboração no GitHub
• Comunidade Discord

🎮 Conteúdo Especial

Jogo de Agentes Pokemon

Na unidade de bônus 3, os alunos podem construir agentes para lutar contra Pokemon, um projeto prático divertido.

Agentes de Nível de Produção

O curso não apenas ensina a teoria, mas também inclui a observabilidade e avaliação de agentes, preparando para ambientes de produção.

Resumo

O Hugging Face AI Agents Course é uma plataforma de aprendizado de agentes de IA abrangente e orientada à prática, que combina aprendizado teórico, prática, interação com a comunidade e um sistema de certificação. É um projeto ativo que evolui continuamente com seu feedback e contribuições. O curso é adequado para alunos com conhecimento básico de Python, e todos, desde iniciantes até desenvolvedores de agentes de IA de nível especialista, podem se beneficiar.