# 🤗 교육용 툴킷 (Toolkit)


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👋 **환영합니다!**


이 자료는 대학 강사들이 실습, 과제 또는 수업을 쉽게 준비할 수 있는 콘텐츠를 모았습니다. 모든 콘텐츠는 무료이며 독립적이기에 기존 교육과정에 쉽게 통합될 수 있고, 잘 알려진 오픈소스 기술 (`transformers`, `gradio` 등) 을 사용합니다.

2022년 6월 6일 ML 및 데이터 과학 수업에서 이러한 리소스를 가르치는 방법에 대한 무료 워크숍을 개최합니다. 주저하지 마시고 [등록](https://www.eventbrite.com/e/how-to-teach-open-source-machine-learning-tools-tickets-310980931337)로 문의해주세요.


Hugging Face 팀 멤버에게 튜토리얼 강연을 요청하기 위해서는 [ML demo.cratization 투어](https://www.notion.so/ML-Demo-cratization-tour-with-66847a294abd4e9785e85663f5239652)를 참조해주세요.


튜토리얼 이외에도 ML에 대한 자세한 내용 또는 강좌 콘텐츠 설계에 도움이 되는 다른 리소스도 찾을 수 있습니다.


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다른 외국어 튜토리얼은  [여기](https://github.com/huggingface/education-toolkit#-translations)에서 찾을 수 있습니다.


## **튜토리얼 목차**


### 1️⃣ Hugging Face Hub 투어


> 이 튜토리얼은:
>
> - Hugging Face Hub에 공유된 30,000 개의 모델을 살펴봅니다. 
> - 작업에 적합한 모델과 데이터셋을 찾는 효과적인 방법을 소개합니다.
> - ML 프로젝트를 공동 작업할 수 있는 워크플로를 소개합니다.
>
> **_소요시간: 20-40 분_**
>
> 👉 [튜토리얼 바로가기](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/01_huggingface-hub-tour.md) 또는 👩‍🏫 [강의 자료(슬라이드)](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing).


### 2️⃣ Gradio와 Hugging Face를 사용한 머신러닝 데모 및 호스팅


> 이 튜토리얼은:
>
> - 커뮤니티가 만든 다양한 ML 데모를 탐색해봅니다.
> - `gradio` 파이썬(python) 라이브러리를 사용해 손쉽게 ML 데모를 만들 수 있습니다.
> - 수업이나 학회때 사용할 수 있는 Hugging Face Spaces 무료 호스팅 사용법을 소개합니다.
>
> **_소요시간: 20-40 분_**
>
> 👉 [튜토리얼 바로가기](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/02_ml-demos-with-gradio.ipynb) 또는 👩‍🏫 [강의 자료(슬라이드)](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing).


### 3️⃣ Transformers로 시작하기


> 이 튜토리얼은:
>
> - Transformer 신경망을 사용해 자연어 처리와 그 이상의 다양한 작업을 수행해봅니다.
> - 전이 학습(transfer learning)을 통해 Transformer를 특정 작업에 적용할 수 있습니다.
> - `transformers` 라이브러리의 `pipeline()` 함수를 통해 [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models)에 있는 모델로 추론(inference)을 해봅니다.
>
> 이 튜토리얼은 허깅페이스의 첫 번째 오라일리(O'Reilly) 책인 [Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/)를 기반으로 합니다. - 자세한 정보는 해당 도서를 참조하세요!
>
> **_소요시간: 30-45 분_**
>
> 👉 [튜토리얼 바로가기](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/03_getting-started-with-transformers.ipynb)


## **또 다른 학습 콘텐츠!**


### ** 🤗 강의**


허깅페이스는 **[허깅페이스](https://huggingface.co/)** 생태계에 있는 라이브러리를 사용한 자연어 처리(NLP) 강의를 광고 없이 무료로 제공하고 있습니다.


👉 [🤗 강의 바로가기](https://huggingface.co/course/chapter1/1)


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💡 이 강의는:


- 기초 파이썬 능력이 필요합니다.
- 딥러닝 입문 강의를 수강한 사람에게 권장합니다. 딥러닝 입문 강의는 아래를 참조하세요. **[fast.ai](https://www.fast.ai/)**의 **[Practical Deep Learning for Coders](https://course.fast.ai/)** 혹은 **[DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)** 의 프로그램 등 
- **[PyTorch](https://pytorch.org/)** 혹은 **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** 에 대한 사전 지식이 필요하지는 않지만, 둘 중 하나라도 익숙하다면 강의에 도움이 됩니다. 
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### ** 🤗 교재**


<img alt="book-cover" height=200 src="../../images/book_cover.jpg" id="book-cover"/>


2022년 2월 출간


허깅페이스의 전문가로부터 여러 Transformer 모델과 다양한 NLP 작업에서의 Transformer 활용 방법을 배울 수 있습니다.


👉 [웹사이트 바로가기](https://transformersbook.com/)


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💡 이 책은:


- Transformer와 관련된 최근 연구 트렌드에 관심이 있고, Transformer를 프로젝트에 적용하고 싶어하는 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어를 위한 자료입니다. 
- 독자가 GPU에서 모델을 학습한 실무 경험이 있는 것으로 가정합니다.
- **[PyTorch](https://pytorch.org/)** 혹은 **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** 에 대한 사전지식이 필요하지는 않지만, 둘 중 하나라도 익숙하다면 도움이 됩니다. 
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✉️ 문의사항은 violette@huggingface.co으로 보내주세요!


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