<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;به دوره‌ آموزشی هاگینگ‌فِیس خوش آمدید&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;در این دوره چه چیزهایی را می‌آموزیم؟&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;ما چه کسانی هستیم؟&quot;}],&quot;title&quot;:&quot;مقدمه&quot;}" data-svelte="svelte-1phssyn">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/fa/_app/assets/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.css">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/fa/_app/start-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/fa/_app/chunks/vendor-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/fa/_app/chunks/paths-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/fa/_app/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/fa/_app/pages/chapter1/1.mdx-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/fa/_app/chunks/Youtube-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_362/fa/_app/chunks/CourseFloatingBanner-hf-doc-builder.js"> 





<div dir="rtl"><h1 id="">مقدمه</h1>


<div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-1-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a>
	
	</div>
<h2 id="">به دوره‌ آموزشی هاگینگ‌فِیس خوش آمدید</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>در این دوره آموزشی، پردازش زبان طبیعی[^1] را با استفاده از کتابخانه‌های اکوسیستم <a href="https://huggingface.co/" rel="nofollow">هاگینگ‌فِیس</a> یعنی <a href="https://github.com/huggingface/transformers" rel="nofollow">Transformers</a>, <a href="https://github.com/huggingface/datasets" rel="nofollow">Datasets</a>, <a href="https://github.com/huggingface/tokenizers" rel="nofollow">Tokenizers</a>, <a href="https://github.com/huggingface/accelerate" rel="nofollow">Accelerate</a> و همچنین <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">هاب هاگینگ‌فِیس</a> می‌آموزید. این دوره کاملا رایگان و بدون تبلیغات است.</p>
<h2 id="">در این دوره چه چیزهایی را می‌آموزیم؟</h2>
<p>دید کلی کوتاه از مباحث این دوره آموزشی:</p>
<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="دید کلی کوتاه از مباحث این دوره آموزشی">
<img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary-dark.svg" alt="دید کلی کوتاه از مباحث این دوره آموزشی"></div>
<ul><li>از فصل ۱ تا ۴ مقدمه‌ای از مباحث‌ پایه‌‌ای کتابخانه‌ی ترنسفورمرز هاگینگ‌فِیس ارائه می‌شود. در پایان این فصل، شما با شیوه‌ی عملکرد مدل‌های ترنسفومر آشنا می‌شوید و می‌آموزید که چگونه از یک مدل در <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">هاب هاگینگ‌فِیس</a> استفاده کنید، آن را برای مجموعه داده خود کوک کنید و نتایج خود را در هاب به اشتراک بگذارید.</li>
<li>در فصل‌های ۵ تا ۸، اصول پایه‌‌ی کتابخانه‌های Datasets و Tokenizers، پیش از آن که وارد مسائل کلاسیک NLP شویم،‌ آموزش داده می‌شوند. در پایان این فصول، قادر خواهید بود مسائل متداول NLP را به تنهایی حل کنید.</li>
<li>فصل‌های ۹ تا ۱۲ به مباحث فراتر از NLP و استفاده از مدل‌های ترنسفورمر برای حل مسائل پردازش گفتار و بینایی ماشین می‌پردازند. در طی این مسیر، فرا می‌گیرید که چگونه مدلی جدید ساخته، نمونه اولیه از آن را عرضه کرده و برای محیط استقرار نرم‌افزار بهینه‌اش کنید. در پایان این فصل، آماده‌ی استفاده از ترنسفورمرهای هاگینگ‌فِیس برای (تقریبا) همه مسائل یادگیری ماشین خواهید بود.</li></ul>
<p>این دوره آموزشی:</p>
<ul><li>به سطح خوبی از دانش پایتون نیاز دارد.</li>
<li>بهتر است پس از یک دوره آموزشی آشنایی با یادگیری عمیق، مانند دوره آموزشی یادگیری عمیق عملی برای برنامه‌نویس‌ها از <a href="https://www.fast.ai/" rel="nofollow">fast.ai</a> و یا یکی از دوره‌های ارائه شده توسط <a href="https://www.deeplearning.ai/" rel="nofollow">DeepLearning.AI</a>، دنبال شود.</li>
<li>نیازمند دانش پیشین <a href="https://pytorch.org/" rel="nofollow">پایتورچ</a> یا <a href="https://www.tensorflow.org/" rel="nofollow">تِنسورفِلو</a> نیست، با این حال آشنایی با هر کدام از آنها می‌تواند کمک‌کننده باشد.</li></ul>
<p>پس از اینکه این دوره آموزشی را به پایان رساندید، توصیه می‌کنیم نگاهی به <a href="https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing" rel="nofollow">دوره آموزشی تخصصی پردازش زبان طبیعی</a> که توسط <a href="https://www.deeplearning.ai/" rel="nofollow">DeepLearning.AI</a> ارائه شده است، بیاندازید. این دوره، بخش اعظمی از مدل‌های سنتی‌ NLP مانند دسته‌بندی‌کننده بیز ساده و LSTMها را شامل می‌شود که شناخت آن‌ها ارزشمند است.</p>
<h2 id="">ما چه کسانی هستیم؟</h2>
<p>درباره نویسندگان:</p>
<p><strong>متیو کاریگن</strong>[^2] مهندس یادگیری ماشین در هاگینگ‌فِیس است. او در دوبلین ایرلند زندگی می‌کند و پیش‌تر بعنوان مهندس یادگیری ماشین در <a href="https://www.parse.ly/" rel="nofollow">Parse.ly</a> مشغول به کار بوده است. او دوره‌ی تحقیقات پسادکترای خود را در کالج ترینیتی دوبلین به پایان رسانده است. به عقیده‌ی وی هوش جامع مصنوعی[^3] با افزایش مقیاس معماری‌های فعلی حاصل نخواهد شد، با این حال او امید بسیاری به جاودانگی انسان در قالب رباتی دارد.</p>
<p><strong>لیسندره دبوت</strong>[^4] مهندس یادگیری ماشین در هاگینگ‌فِیس است و از ابتدا، بر روی کتابخانه‌ی ترنفسورمرهای هاگینگ‌فِیس کار کرده است. هدف او دسترس‌پذیر کردن NLP برای همگان با توسعه ابزارهایی با API بسیار ساده است.</p>
<p><strong>سیلوین گوجر</strong>[^5] مهندس محقق در هاگینگ‌فِیس است و از هسته‌ی تیم مدیریت‌کنندگان کتابخانه‌ی ترنفسورمرهای هاگینگ‌فِیس محسوب می‌شود. او قبل‌تر مهندس محقق در fast.ai بود و <a href="https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/" rel="nofollow">کتاب یادگیری عمیق عملی برای برنامه‌نویس‌ها</a> با استفاده از <a href="https://www.fast.ai/" rel="nofollow">fast.ai</a> و پایتورچ را با همکاری جرمی هاوارد[^6] نگاشته است. تمرکز اصلی تحقیقات وی بر دسترس‌پذیرتر کردن یادگیری عمیق است. او برای این کار از طراحی و پیش‌برد شیوه‌هایی استفاده می‌کند که امکان یادگیری سریع با منابع محدود را برای مدل‌ها پدید می‌آورد.</p>
<p><strong>مروه نویان</strong>[^7] توسعه‌ی دهنده در هاگینگ‌فِیس است و بر روی توسعه‌ی ابزارها و تولید محتوا برای آن‌ها کار می‌کند. هدف او دسترس‌پذیر کردن یادگیری ماشین برای همگان است.</p>
<p><strong>لوسیله ساولنیر</strong>[^8] مهندس یادگیری ماشین در هاگینگ‌فِیس است و بر روی توسعه و پشتیبانی از ابزارهای متن‌باز تمرکز دارد. وی همچنین بصورت فعالانه‌ای در بسیاری از پروژهای تحقیقاتی در حوزه پردازش زبان طبیعی، مانند یادگیری مشارکتی و بیگ‌ساینس مشارکت دارد.</p>
<p><strong>لویس تونستال</strong>[^9] مهندس یادگیری ماشین در هاگینگ‌فِیس است. تمرکز اصلی او توسعه‌ی ابزارهای متن باز و دسترس‌پذیر کردن آنها برای جامعه‌ی گسترده‌تری از کاربران است. او همچنین از نویسندگان <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">کتاب انتشارات اُریلی[^10] درباره‌ی ترنسفورمرها</a> است.</p>
<p><strong>لئاندرو ون ورا</strong>[^11] مهندس یادگیری ماشین در تیم متن‌باز هاگینگ‌فِیس و از نویسندگان <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">کتاب انتشارات اُریلی درباره‌ی ترنسفورمرها</a> است. وی تجربه‌ی چندین سال کار در صنعت را دارد. او با کار در تمام جنبه‌های یادگیری ماشین، پروژه‌های متن‌باز را از مرحله‌ی تحقیق به استقرار در صنایع می‌رساند.</p>
<p>آماده‌ی ورود به این دوره هستید؟ در این فصل شما می‌آموزید که:</p>
<ul><li>چگونه می‌توان از تابع <span dir="ltr">pipeline()</span> برای حل مسائل NLP مانند تولید متن و دسته‌بندی استفاده کرد.</li>
<li>معماری ترنسفورمرها چگونه است.</li>
<li>چگونه معماری‌های مختلف انکودر، دیکودر و انکودر-دیکودر را از یکدیگر تشخصی داد و کاربردهای آن‌ها در چیست.</li></ul>
<p>[^1]: Natural Language Processing (NLP)
[^2]: Matthew Carrigan
[^3]: Artificial General Intelligence (AGI)
[^4]: Lysandre Debut
[^5]: Sylvain Gugger
[^6]: Jeremy Howard
[^7]: Merve Noyan
[^8]: Lucile Saulnier
[^9]: Lewis Tunstall</p>
<p>[^11]: Leandro von Werra</p></div>


		<script type="module" data-hydrate="11dc3jd">
		import { start } from "/docs/course/pr_362/fa/_app/start-hf-doc-builder.js";
		start({
			target: document.querySelector('[data-hydrate="11dc3jd"]').parentNode,
			paths: {"base":"/docs/course/pr_362/fa","assets":"/docs/course/pr_362/fa"},
			session: {},
			route: false,
			spa: false,
			trailing_slash: "never",
			hydrate: {
				status: 200,
				error: null,
				nodes: [
					import("/docs/course/pr_362/fa/_app/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.js"),
						import("/docs/course/pr_362/fa/_app/pages/chapter1/1.mdx-hf-doc-builder.js")
				],
				params: {}
			}
		});
	</script>
