<meta charset="utf-8" /><meta http-equiv="content-security-policy" content=""><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;مرحبا بكم في دورة 🤗!&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;ماذا تتوقع؟&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;من نحن؟&quot;}],&quot;title&quot;:&quot;مقدمة&quot;}" data-svelte="svelte-1phssyn">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ar/_app/assets/pages/__layout.svelte-9078a941.css">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ar/_app/start-1763a357.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ar/_app/chunks/vendor-f4a867ed.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ar/_app/chunks/paths-4b3c6e7e.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ar/_app/pages/__layout.svelte-065f68ce.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_92/ar/_app/pages/chapter1/1.mdx-96d07452.js"> 





<div dir="rtl" style="direction:rtl;text-align:right;"><h1 id="">مقدمة</h1>
<h2 id="">مرحبا بكم في دورة 🤗!</h2>
<iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/00GKzGyWFEs" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
<p>ستعلمك هذه الدورة التدريبية حول معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام مكتبات من منظومة [Hugging Face🤗] (<a href="https://huggingface.co" rel="nofollow">https://huggingface.co</a>) - [Transformers🤗] (<a href="https://github.com/huggingface/transformers" rel="nofollow">https://github.com/huggingface/transformers</a>) و [Datasets🤗] (<a href="https://github.com/huggingface/datasets" rel="nofollow">https://github.com/huggingface/datasets</a>) و [Tokenizer🤗] (<a href="https://github.com/huggingface/tokenizers" rel="nofollow">https://github.com/huggingface/tokenizers</a>) و [Accelerate🤗] (<a href="https://github.com/huggingface/accelerate" rel="nofollow">https://github.com/huggingface/accelerate</a>) وكذلك [Hugging Face Hub] (<a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">https://huggingface.co/models</a>). و هذا كله مجاني تمامًا وبدون إعلانات.</p>
<h2 id="">ماذا تتوقع؟</h2>
<p>فيما يلي نظرة عامة موجزة عن الدورة:</p>
<div dir="rtl" style="direction:rtl;text-align:right;"><div class="flex justify-center"><img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course."></div>
<ul><li>تقدم الفصول من 1 إلى 4 مقدمة للمفاهيم الرئيسية لمكتبة Transformers🤗. بنهاية هذا الجزء من الدورة التدريبية ، ستكون على دراية بكيفية عمل نماذج المحولات Transformer وستعرف كيفية استخدام نموذج من [Hugging Face Hub] (<a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">https://huggingface.co/models</a>) ، تعديله علي مجموعة بيانات محددة ومشاركة نتائجك على Hub!</li>
<li>الفصول من 5 إلى 8 تعلم أساسيات مكتبة مجموعات البيانات Datasets🤗و كذلك مكتبة الترميز Tokenizer🤗 قبل الغوص في مهام NLP الكلاسيكية. بنهاية هذا الجزء ، ستكون قادرًا على معالجة مشكلات NLP الأكثر شيوعًا بنفسك.</li>
<li>الفصول من 9 إلى 12 تتجاوز NLP ، وتستكشف كيف يمكن استخدام نماذج المحولات لمعالجة مهام حاسوبية أخري كمعالجة الكلام  والرؤية الحاسوبية. ستتعلم أيضا كيفية إنشاء ومشاركة العروض التوضيحية لنماذجك ، وتحسينها لبيئات الإنتاج. بنهاية هذا الجزء ، ستكون جاهزًا لتطبيق المحولات (تقريبًا) على أي مشكلة في التعلم الآلي!</li></ul>
<p>هذه الدورة:</p>
<ul><li>تتطلب معرفة جيدة بلغة البرمجة Python</li>
<li>من الأفضل أخذ هذه الدورة بعد دورة تعليمية تمهيدية ، مثل <a href="https://www.fast.ai" rel="nofollow">fast.ai’s</a> <a href="https://course.fast.ai" rel="nofollow">التعلم العميق العملي للمبرمجين</a> أو أحد البرامج التي طورتها <a href="https://www.deeplearning.ai" rel="nofollow">DeepLearning.AI</a></li>
<li>لا تتوقع معرفة مسبقة بـ <a href="https://pytorch.org" rel="nofollow">PyTorch</a> أو <a href="https://www.tensorflow.org" rel="nofollow">TensorFlow</a> ، على الرغم من أن الإلمام بأيٍّ منهما سيساعد</li></ul>
<p>بعد إكمال هذه الدورة ، نوصي بالاطلاع على DeepLearning.AI [تخصص معالجة اللغة الطبيعية (NLP)](<a href="https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing%D8%9Futm_source=deeplearning-ai&utm_medium=institutions&utm_campaign=20211011-" rel="nofollow">https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing؟utm_source=deeplearning-ai&amp;utm_medium=institutions&amp;utm_campaign=20211011-</a> nlp-2-hugging_face-page-nlp-Refresh) ، والتي تغطي مجموعة واسعة من نماذج البرمجة NLP مثل Naive Bayes و LSTMs التي تستحق المعرفة عنها!</p></div>
<h2 id="">من نحن؟</h2>
<p>عن المؤلفين:</p>
<div dir="auto" align="right"><p>‫<strong>Matthew Carrigan</strong> مهندس تعلم الآلة في Hugging Face. يعيش في دبلن بأيرلندا وعمل سابقًا كمهندس ML في Parse.ly وقبل ذلك كان باحثًا بعد الدكتوراه في Trinity College Dublin. إنه لا يعتقد أننا سنصل إلى الذكاء الاصطناعي العام من خلال توسيع البيئات الحالية ، ولكن لديه آمال كبيرة في خلود الروبوت بغض النظر عن ذلك.</p></div>
<div dir="auto" align="right"><p>‫<strong>Lysandre Debut</strong> هو مهندس تعلم آلي في Hugging Face ويعمل على مكتبة Transformers🤗 منذ مراحل التطوير المبكرة جدًا. هدفه هو جعل NLP في متناول الجميع من خلال تطوير أدوات باستخدام واجهة برمجة تطبيقات بسيطة للغاية.</p></div>
<div dir="auto" align="right"><p>‫<strong>Sylvain Gugger</strong> هو مهندس أبحاث في Hugging Face وأحد المشرفين الأساسيين على مكتبة Transformers🤗. كان سابقًا عالم أبحاث في fast.ai ، وشارك في كتابة <em><a href="https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519" rel="nofollow">التعلم العميق للمبرمجين مع Fastai و PyTorch</a></em> مع Jeremy Howard. ينصب التركيز الرئيسي لأبحاثه على جعل التعلم العميق أكثر سهولة ، من خلال تصميم وتحسين التقنيات التي تسمح للنماذج بالتدريب السريع على موارد محدودة.</p></div>
<div dir="auto" align="right"><p>‫<strong>Merve Noyan</strong> داعمة مطوّري البرامج في Hugging Face ، وتعمل على تطوير الأدوات وبناء المحتوى حولها لإضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي للجميع.</p></div>
<div dir="auto" align="right"><p>‫<strong>Lucile Saulnier</strong> هي مهندسة تعلم آلي في Hugging Face ، تطور وتدعم استخدام أدوات مفتوحة المصدر. كما أنها تشارك بنشاط في العديد من المشاريع البحثية في مجال معالجة اللغة الطبيعية مثل التدريب التعاوني و BigScience.</p></div>
<div dir="auto" align="right"><p>‫<strong>Lewis Tunstall</strong> هو مهندس تعلم آلي في Hugging Face ، ويركز على تطوير أدوات مفتوحة المصدر وجعلها في متناول المجتمع ككل. وهو أيضًا مؤلف مشارك لكتاب O’reilly القادم عن المحولات (<a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231" rel="nofollow">https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231</a>).</p></div>
<div dir="auto" align="right"><p>‫<strong>Leandro von Werra</strong> هو مهندس تعلم آلي في فريق مفتوح المصدر في Hugging Face وهو أيضًا مؤلف مشارك لكتاب <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231" rel="nofollow">O’Reilly القادم عن المحولات</a>. يتمتع بخبرة عدة سنوات في الصناعة في جلب مشاريع NLP إلى الإنتاج من خلال العمل عبر مجموعة التعلم الآلي بالكامل.</p></div>
<p>هل أنت جاهز للبدء؟ ستتعلم في هذا الفصل:</p>
<ul><li>كيفية استخدام وظيفة <code>pipeline ()</code> لحل مهام NLP مثل إنشاء النص وتصنيفه</li>
<li>حول هندسة المحولات</li>
<li>كيفية التمييز بين معماريات encoder  و decoder و encoder-decoder وحالات الاستخدام</li></ul></div>


		<script type="module" data-hydrate="1w1ew74">
		import { start } from "/docs/course/pr_92/ar/_app/start-1763a357.js";
		start({
			target: document.querySelector('[data-hydrate="1w1ew74"]').parentNode,
			paths: {"base":"/docs/course/pr_92/ar","assets":"/docs/course/pr_92/ar"},
			session: {},
			route: false,
			spa: false,
			trailing_slash: "never",
			hydrate: {
				status: 200,
				error: null,
				nodes: [
					import("/docs/course/pr_92/ar/_app/pages/__layout.svelte-065f68ce.js"),
						import("/docs/course/pr_92/ar/_app/pages/chapter1/1.mdx-96d07452.js")
				],
				params: {}
			}
		});
	</script>
