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0:00:05.000 --> 0:00:07.000
Bienvenue au cours d'Hugging Face.

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0:00:07.000 --> 0:00:12.559
Ce cours a été conçu pour vous enseigner tout ce qu'il faut savoir à propos de l'écosystème d'Hugging Face.

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0:00:12.559 --> 0:00:18.080
Comment utiliser le Hub de jeux de données et de modèles ainsi que toutes nos bibliothèques open source.

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0:00:18.080 --> 0:00:24.960
Voici la table des matières. Comme vous pouvez le voir, elle est divisée en trois sections qui deviennent progressivement plus avancées.

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0:00:24.960 --> 0:00:28.320
A ce stade, les deux premières sections ont été mises en ligne.

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0:00:28.320 --> 0:00:36.800
La première vous apprendra les bases sur comment utiliser un transformer finetuné sur votre propre jeu de données et partager le résultat avec la communauté.

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0:00:36.800 --> 0:00:42.079
La deuxième est une plongée plus profonde dans nos bibliothèques et vous apprendra à aborder n'importe quelle tâche de NLP.

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0:00:42.079 --> 0:00:48.320
Nous travaillons activement sur la dernière partie et nous espérons qu'elle sera prête pour le printemps 2022.

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0:00:48.320 --> 0:00:57.840
Le premier chapitre ne requiert aucune connaissance et constitue une bonne introduction pour apprendre ce que les modèles de transformers peuvent faire et comment ils peuvent vous être utiles, à vous ou à votre entreprise.

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0:00:57.840 --> 0:01:04.159
Les chapitres suivants nécessitent une bonne connaissance de Python et quelques notions de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.

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0:01:04.159 --> 0:01:09.840
Si vous ne savez pas ce qu'un entraînement et une validation sont ou encore ce qu'une descente de gradient signifie,

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0:01:09.840 --> 0:01:16.000
vous devriez regarder un cours d'introduction tels que ceux publiés par deeplearning.ai ou fast.ai.

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0:01:16.000 --> 0:01:20.960
Il est également préférable que vous ayez quelques notions de base dans un framework d'apprentissage profond : PyTorch ou TensorFlow.

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0:01:20.960 --> 0:01:29.280
Chaque partie abordée dans ce cours a une version dans ces deux frameworks. Vous pourrez donc choisir celui avec lequel vous êtes le plus à l'aise.

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0:01:29.280 --> 0:01:37.119
Voici l'équipe qui a développé ce cours. Je vais maintenant laisser chacun des intervenants se présenter brièvement.

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0:01:37.119 --> 0:01:41.000
Bonjour, je m'appelle Matthew et je suis ingénieur en apprentissage machine chez Hugging Face.

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0:01:41.000 --> 0:01:47.119
Je travaille dans l'équipe open source et je suis responsable de la maintenance en particulier des codes en TensorFlow.

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0:01:47.119 --> 0:01:52.960
Auparavant, j'étais ingénieur en apprentissage automatique chez Parse.ly qui a récemment été acquis par Automattic.

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0:01:52.960 --> 0:02:02.240
Avant cela j'étais chercheur en post-doc au Trinity College Dublin en Irlande, travaillant sur la génétique computationnelle et les maladies de la rétine.

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0:02:02.240 --> 0:02:08.479
Bonjour, je suis Lysandre, je suis ingénieur en apprentissage automatique chez Hugging Face et je fais spécifiquement partie de l'équipe open source.

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0:02:08.479 --> 0:02:18.080
Je suis à Hugging Face depuis quelques années maintenant et aux côtés des membres de mon équipe j'ai travaillé sur la plupart des outils que vous verrez dans ce cours.

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0:02:18.080 --> 0:02:25.599
Bonjour, je m'appelle Sylvain, je suis ingénieur de recherche chez Hugging Face et l'un des principaux mainteneurs de la bibliothèque Transformers.

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0:02:25.599 --> 0:02:32.000
Auparavant, j'ai travaillé chez Fast.ai où j'ai aidé à développer la bibliothèque Fastai ainsi que le livre en ligne.

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0:02:32.000 --> 0:02:38.400
Avant cela, j'étais professeur de mathématiques et d'informatique en France.

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0:02:38.400 --> 0:02:46.080
Bonjour, je m'appelle Sasha et je suis chercheur à Hugging Face. Je travaille sur les impacts éthiques, environnementaux et sociaux des modèles d'apprentissage automatique.

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0:02:46.080 --> 0:02:54.000
Auparavant, j'étais postdoctorante au Mila à l'Université de Montréal et j'ai aussi travaillé comme chercheuse en IA appliquée pour le « United Nations Global Pulse ».

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0:02:54.000 --> 0:03:05.040
J'ai été impliqué dans des projets tels que le code carbone et le calculateur d'impact de l'apprentissage machine pour mesurer l'empreinte carbone de l'apprentissage automatique.

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0:03:05.040 --> 0:03:09.280
Bonjour, je m'appelle Merve et je suis développeuse « advocate » chez Hugging Face.

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0:03:09.280 --> 0:03:15.200
Auparavant, je travaillais en tant qu'ingénieure en apprentissage automatique en construisant des outils de NLP et des chatbots.

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0:03:15.200 --> 0:03:21.920
Actuellement, je travaille à l'amélioration du Hub et à démocratiser l'apprentissage automatique.

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0:03:21.920 --> 0:03:29.360
Bonjour à tous, je m'appelle Lucille et je suis ingénieure en apprentissage automatique chez Hugging Face.

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0:03:29.360 --> 0:03:34.560
Pour vous dire en deux phrases qui je suis, je travaille sur le développement et le soutien des

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0:03:34.560 --> 0:03:44.400
outils open source et je participe également à plusieurs projets de recherche dans le domaine du traitement du langage naturel.

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0:03:44.400 --> 0:03:46.720
Bonjour à tous, je suis Lewis et je suis ingénieur en apprentissage automatique dans l'équipe open source d'Hugging Face.

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0:03:49.920 --> 0:03:56.640
Je suis passionné par le développement d'outils pour la communauté NLP et vous me verrez à de nombreuses activités de sensibilisation de Hugging Face.

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0:03:56.640 --> 0:04:07.040
Avant de rejoindre Hugging Face, j'ai passé plusieurs années à développer des applications d'apprentissage automatique pour des startups et entreprises dans les domaines du NLP, des données topologiques, de l'analyse et des séries temporelles.

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0:04:07.040 --> 0:04:15.680
Dans une vie antérieure, j'étais physicien théoricien et je faisais des recherches sur les collisions de particules au Grand collisionneur de hadrons (LHC) au CERN.

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0:04:15.680 --> 0:04:20.799
Je m'appelle Leandro et je suis ingénieur en apprentissage automatique dans le domaine de l'équipe open source d'Hugging Face.

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0:04:20.799 --> 0:04:28.680
Avant de rejoindre Hugging Face, j'ai travaillé comme data scientist en Suisse et j'ai enseigné la science des données à l'université.