<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;ยินดีต้อนรับเข้าสู่คอร์ส 🤗!&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;คุณจะได้อะไรจากการเรียนคอร์สนี้?&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;ผู้สอนมีใครบ้าง?&quot;}],&quot;title&quot;:&quot;บทนำ&quot;}" data-svelte="svelte-1phssyn">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_212/th/_app/assets/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.css">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_212/th/_app/start-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_212/th/_app/chunks/vendor-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_212/th/_app/chunks/paths-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_212/th/_app/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_212/th/_app/pages/chapter1/1.mdx-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_212/th/_app/chunks/Youtube-hf-doc-builder.js"> 





<h1 id="">บทนำ</h1>
<h2 id="">ยินดีต้อนรับเข้าสู่คอร์ส 🤗!</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>คอร์สนี้จะสอนคุณเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ(หรือเรียกว่า NLP) โดยใช้กลุ่ม library ของ <a href="https://huggingface.co/" rel="nofollow">Hugging Face</a> ได้แก่ <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>, และ <a href="https://github.com/huggingface/accelerate" rel="nofollow">🤗 Accelerate</a> รวมไปถึงการใช้งาน <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hugging Face Hub</a> โดยคอร์สนี้เป็นคอร์สฟรีและไม่มีโฆษณา</p>
<h2 id="">คุณจะได้อะไรจากการเรียนคอร์สนี้?</h2>
<p>ภาพรวมของคอร์สเป็นดังนี้:</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="Brief overview of the chapters of the course.">
<img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary-dark.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course."></div>
<ul><li>บทที่ 1 ถึง 4 จะพาคุณไปรู้จักกับคอนเซปต์หลัก ๆ ของ library 🤗 Transformers เมื่อเรียนเนื้อหาในส่วนนี้จบแล้วคุณจะเรียนรู้ว่าโมเดล Transformer ทำงานอย่างไร และเรียนรู้การใช้งานโมเดลจาก <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hugging Face Hub</a>, fine-tune โมเดลผ่าน dataset, และแชร์ผลลัพธ์ขึ้น Hub</li>
<li>บทที่ 5 ถึง 8 จะสอนเกี่ยวกับ 🤗 Datasets และ 🤗 Tokenizers พื้นฐานก่อนที่จะไปลุยกันในส่วนของงานทางด้าน NLP แบบดั้งเดิม หลังจากเรียนเนื้อหาส่วนนี้จบ คุณจะสามารถแก้ปัญหา NLP ทั่วไปเองได้แล้ว</li>
<li>บทที่ 9 ถึง 12 จะเจาะลึกเนื้อหามากกว่า NLP โดยจะเรียนรู้วิธีการที่โมเดล Transformer จัดการกับการประมวลผลคำพูด(หรือเรียกว่า speech processing) รวมถึงงานทางด้านการประมวลผลภาพ(หรือเรียกว่า computer vision)  ระหว่างนี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างและแชร์เดโมของโมเดล รวมถึงการ optimize เพื่อให้สามารถใช้งานในระดับ production ได้จริง หลังจากเรียนเนื้อหาส่วนนี้จบ คุณก็พร้อมที่จะใช้ 🤗 Transformers ในการแก้(เกือบ)ทุกปัญหาเกี่ยวกับ machine learning ได้แล้ว!</li></ul>
<p>การเรียนคอร์สนี้:</p>
<ul><li>ผู้เรียนต้องมีความรู้ในการเขียนโปรแกรมภาษา Python อย่างดี</li>
<li>ไม่ได้สอนพื้นฐาน deep learning ให้ ผู้เรียนควรเรียนคอร์สพื้นฐานอื่น ๆ มาก่อนแล้ว เช่น คอร์ส <a href="https://course.fast.ai/" rel="nofollow">Practical Deep Learning for Coders</a> โดย <a href="https://www.fast.ai/" rel="nofollow">fast.ai’s</a> หรือคอร์สจาก <a href="https://www.deeplearning.ai/" rel="nofollow">DeepLearning.AI</a></li>
<li>ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับ <a href="https://pytorch.org/" rel="nofollow">PyTorch</a> หรือ <a href="https://www.tensorflow.org/" rel="nofollow">TensorFlow</a> มาก่อน แต่ถ้าหากเคยใช้จะสามารถเรียนรู้ได้ง่ายยิ่งขึ้น</li></ul>
<p>หลังจากเรียนจบคอร์สนี้ เราแนะนำให้คุณไปเรียนคอร์ส <a href="https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing?utm_source=deeplearning-ai&utm_medium=institutions&utm_campaign=20211011-nlp-2-hugging_face-page-nlp-refresh" rel="nofollow">Natural Language Processing Specialization</a> ของ DeepLearning.AI ซึ่งสอนเนื้อหาเกี่ยวกับโมเดล NLP พื้นฐานที่ควรรู้ เช่น Naive Bayes และ LSTM </p>
<h2 id="">ผู้สอนมีใครบ้าง?</h2>
<p>ทีมงานผู้สอนได้แก่:</p>
<p><strong>Matthew Carrigan</strong> ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face อาศัยอยู่ที่เมือง Dublin ประเทศ Ireland เคยทำงานเป็น ML Engineer ที่ Parse.ly และเคยเป็นนักวิจัยหลังปริญญาเอกที่ Trinity College ใน Dublin เขาเองไม่เคยเชื่อว่าจะสามารถสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถคิดเรื่องทั่วไปได้เหมือนมนุษย์จริง ๆ (หรือเรียกว่า Aritificial General Intelligence หรือตัวย่อว่า AGI) ได้ด้วยการขยายโครงสร้างโมเดลที่มีอยู่ปัจจุบัน แต่เขาก็ยังหวังเป็นอย่างมากเกี่ยวกับการเป็นอมตะของหุ่นยนต์</p>
<p><strong>Lysandre Debut</strong> ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ตั้งแต่เริ่มพัฒนา library 🤗 Transformers วาดฝันไว้ว่าจะทำให้ทุกคนใช้งาน NLP ได้ด้วยการพัฒนาเครื่องมือต่าง ๆ ผ่าน API ที่ใช้งานได้ง่าย</p>
<p><strong>Sylvain Gugger</strong> ทำงานตำแหน่ง Research Engineer ที่ Hugging Face และเป็นหนึ่งในผู้ดูแลหลักของ library 🤗 Transformers ก่อนหน้านี้เป็น Research Scientist ที่ fast.ai และเป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ <em><a href="https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/" rel="nofollow">Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch</a></em> กับ Jeremy Howard เป้าหมายหลักของงานวิจัย คือ การทำให้คนทั่วไปใช้งานโมเดล deep learning ได้ง่ายโดยการออกแบบและปรับปรุงเทคนิคต่าง ๆ ที่ทำให้การ train โมเดลรวดเร็วยิ่งขึ้นบนทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่จำกัด</p>
<p><strong>Merve Noyan</strong> ทำงานตำแหน่ง Developer Advocate ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาเครื่องมือในการทำงานต่าง ๆ รวมถึงผลิตสื่อที่มีเนื้อหาเกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้เพื่อให้ทุกคนสามารถใช้งาน machine learning ได้ง่าย</p>
<p><strong>Lucile Saulnier</strong> ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาและสนับสนุนการใช้งานเครื่องมือ open-source เธอเองเป็นส่วนหนึ่งในโปรเจควิจัยหลายโปรเจคในเกี่ยวกับ NLP เช่น collaborative training และ BigScience</p>
<p><strong>Lewis Tunstall</strong> ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาเครื่องมือ open-source เพื่อให้มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในชุมชน เป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/" rel="nofollow">O’Reilly book on Transformers</a> ที่กำลังจะตีพิมพ์เร็ว ๆ นี้</p>
<p><strong>Leandro von Werra</strong>  ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทีม open-source และเป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/" rel="nofollow">O’Reilly book on Transformers</a> เช่นกัน มีประสบการณ์หลายปีในการนำโปรเจค NLP สู่การใช้งานจริงในอุตสาหกรรม</p>
<p>พร้อมกันรึยัง? ในบทนี้ คุณจะได้เรียน:</p>
<ul><li>วิธีการใช้ฟังก์ชัน <code>pipeline()</code> เพื่อแก้ปัญหา NLP เช่น การสร้างข้อความ(หรือเรียกว่า text generation) หรือการแบ่งประเภทข้อความ(หรือเรียกว่า text classification)</li>
<li>โครงสร้างของ Transformer</li>
<li>วิธีการแยกระหว่าง encoder, decoder, และ โครงสร้าง encoder-decoder รวมถึงการใช้งานต่าง ๆ</li></ul>


		<script type="module" data-hydrate="1hbbzms">
		import { start } from "/docs/course/pr_212/th/_app/start-hf-doc-builder.js";
		start({
			target: document.querySelector('[data-hydrate="1hbbzms"]').parentNode,
			paths: {"base":"/docs/course/pr_212/th","assets":"/docs/course/pr_212/th"},
			session: {},
			route: false,
			spa: false,
			trailing_slash: "never",
			hydrate: {
				status: 200,
				error: null,
				nodes: [
					import("/docs/course/pr_212/th/_app/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.js"),
						import("/docs/course/pr_212/th/_app/pages/chapter1/1.mdx-hf-doc-builder.js")
				],
				params: {}
			}
		});
	</script>
