# 🤗 Boite à Outil Éducative

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👋 **Bienvenue !**

Nous avons assemblé une boite à outil que les professeurs du supérieur peuvent utiliser pour préparer des séances de travaux dirigés, des cours ou des devoirs. Le contenu est autonome, de manière à ce qu'il puisse être intégrer dans un cours préexistant. Le contenu est gratuit et utilise des technologies Open Source connues (`transformers`, `gradio`, etc).

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Il est aussi possible de demander à un membre de l'équipe d'Hugging Face de présenter les tutoriels dans un de vos cours via l'initiative [*ML demo.cratization tour*](https://www.notion.so/ML-Demo-cratization-tour-with-66847a294abd4e9785e85663f5239652) !
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En dehors de ces tutoriels, nous mettons aussi à disposition d'autres ressources permettant d'aller plus loin dans l'apprentissage automatique ou encore de vous assister dans la création de nouveau contenu de cours.


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## **Notre catalogue de tutoriels**

### 1️⃣ Une visite à travers le *Hub* d'Hugging Face

> Dans ce tutoriel, vous allez :
>
> - Explorer plus de 50,000 modèles disponibles dans le *Hub*.
> - Apprendre des manières efficaces à trouver le bon modèle et le bon jeu de données correspondant à vos besoins.
> - Découvrir comment contribuer et travailler en équipe au cours de vos projets d'apprentissage automatique.
>
> **_Durée : 20-40 minutes_**
>
> 👉 [Cliquer ici pour accéder au tutoriel](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/FR/01_huggingface-hub-tour.md) ou 👩‍🏫 [aux diapositives du cours (en anglais)](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing).

### 2️⃣ Construisez et hébergez des démos d'apprentissage automatique avec Gradio & Hugging Face

> Dans ce tutoriel, vous allez :
>
> - Découvrir des démos d'apprentissage automatique créés par la communauté.
> - Construire une brève démonstration de votre modèle d'apprentissage automatique en Python avec la bibliothèque `gradio`.  
> - Héberger gratuitement ces démos en utilisant Hugging Face *Spaces*.
> - Ajouter votre démo à Hugging Face org pour votre cours ou conférence.
>
> **_Durée : 20-40 minutes_**
>
> 👉 [Cliquer ici pour accéder au tutoriel](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/FR/02_ml-demos-avec-gradio.ipynb) ou 👩‍🏫 [aux diapositives du cours (en anglais)](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing).

### 3️⃣ Débuter avec les *transformers*

> Dans ce tutoriel, vous allez apprendre que :
>
> - Les réseaux de neurones de type *transformers* peuvent être utilisés pour s'attaquer à un large panel de tâches, en traitement du langage naturel et au-delà.
> - L'apprentissage par transfert permet d'adapter les transformers à une tâche particulière.
> - La fonction `pipeline()` de la bibliothèque `transformers` peut être utilisée pour réaliser des inférences avec tous les modèles du [*Hub* d'Hugging Face](https://huggingface.co/models).
>
> Ce tutoriel est basé sur notre premier livre O'Reilly *[Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/)*. Jetez-y un coup d'œil (en anglais) si vous souhaitez en apprendre davantage sur le sujet.
>
> **_Durée: 30-45 minutes_**
>
> 👉 [Cliquer ici pour accéder au tutoriel](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/FR/03_d%C3%A9buter-avec-les-transformers.ipynb)


## **D'autres ressources pour poursuivre votre apprentissage !**

### **Le Cours de Traitement du Langage Naturel 🤗**

Nous fournissons un cours (gratuit et sans publicités) qui traite du traitement naturel du langage (NLP pour *Natural Language Processing*) en utilisant les bibliothèques de l'écosystème **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👉 [Cliquer ici pour accéder au cours](https://huggingface.co/course/fr/chapter1/1)

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💡 Ce cours :

- Nécessite une bonne connaissance de Python.
- Est plus facile en ayant préalablement suivi un cours introductif à l'apprentissage profond (*Deep Learning*) comme celui de **[fast.ai’s](https://www.fast.ai/)** (*[Practical Deep Learning for Coders](https://course.fast.ai/)*) ou l'un des programmes développés par **[DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)**.
- Ne suppose pas de connaissances préalables de **[PyTorch](https://pytorch.org/) **ou** [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** même si être familier avec l'un des deux peut faciliter la compréhension.
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### **Le cours de Gradio 🤗**

Nous fournissons un cours (gratuit et sans publicités) vous enseignant comment construire des démonstrateurs interactifs pour vos modèles d’apprentissage automatique utilisant les bibliothèques de l'écosystème **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👉 [Cliquer ici pour accéder au cours](https://huggingface.co/course/fr/chapter9/1)

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💡 Ce cours :

- Son objectif est de permettre aux développeurs en apprentissage automatique de présenter facilement leur travail à un large public (y compris les équipes non techniques ou les clients), aux chercheurs de reproduire plus facilement les modèles, aux utilisateurs finaux d'identifier et de déboguer plus facilement les points de défaillance des modèles. Et plus encore !
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### **Le cours d’apprentissage par renforcement 🤗**

Nous fournissons un cours (gratuit et sans publicités) qui traite d’apprentissage profond par renforcement (Deep RL) en utilisant les bibliothèques de l'écosystème **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👉 [Cliquer ici pour accéder au cours](https://github.com/huggingface/deep-rl-class)

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💡 Ce cours :

- Étudier l'apprentissage profond par renforcement en théorie et en pratique 
- Apprenez à utiliser les célèbres bibliothèques de Deep RL
- Entraîner des agents dans des environnements uniques
- Publiez en une ligne de code vos agents sur le *Hub*
Et plus encore !
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### **Le matériel éducatif pour utiliser *Sentence Transformers***

Nous fournissons plusieurs tutoriels sur l’une des plus puissantes bibliothèques pour des applications industrielles et académiques. [*Sentence Transformers*](https://huggingface.co/sentence-transformers) vous permet de créer gratuitement des *embeddings* à l’état de l’art à partir d’images ou de textes.

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Nous recommandons de suivre les tutoriels dans cet ordre :

- Introduction à l’utilisation des *embeddings* à l'aide de l'API Inference et de la bibliothèque 🤗 *Datasets* ([lien](https://t.co/gcqqilyJYn)).
- Tutoriel interactif sur la recherche sémantique ([lien](https://t.co/lboHZKmygR)).
- Partage et chargement de modèles issus de *Sentence Transformers* à partir du *Hub* ([lien](https://www.sbert.net/docs/hugging_face.html)).
- Guide pour démarrer votre projet avec *Sentence Transformers* ([lien](https://t.co/BDTP6XoATu)).
- Modèles *Sentence Transformers* disponibles sur le *Hub* ([lien](https://huggingface.co/sentence-transformers)).


### **Le livre 🤗**

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

Sorti en février 2022.  

Écrit par les experts de Hugging Face, apprenez tous des *transformers* ainsi que de leurs applications à un large panel de tâches de traitement du langage naturel. 

👉 [Cliquer ici pour visiter le site du livre](https://transformersbook.com/)

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💡 Ce livre :

- Est écrit pour des scientifiques des données et des ingénieurs en apprentissage automatique qui seraient au fait des dernières avancées majeures impliquant les *transformers* mais à qui il manquerait un guide détaillé afin de les aider dans l'adaptation de ces modèles à leurs besoins.
- Suppose que vous ayez une expérience pratique dans l'entrainement de modèles sur GPU.
- Ne suppose pas de connaissances préalables de **[PyTorch](https://pytorch.org/) **ou** [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** même si être famillier avec l'un des deux peut faciliter la compréhension.


### **Les salles de classe 🤗**

Les salles de classe fournissent aux enseignants et aux étudiants des espaces de travail collaboratifs dédiés pour profiter des ressources d’Hugging Face d'une manière plus puissante que l'utilisateur moyen.

👉 [Cliquez-ici pour créer gratuitement une salle de classe 🤗](https://huggingface.co/classrooms)

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💡 Dans les salles de classe, vous pouvez :

- **Donner à vos élèves des ressources de pointe :** construire des applications d'apprentissage automatique avec Hugging Face et collaborer facilement avec vos élèves sur tous leurs jeux de données, modèles et démos hébergés dans l'espace de travail de votre classe.
- **Donner à vos étudiants un accès illimité aux outils modernes d'apprentissage automatique :** téléchargez gratuitement des jeux de données, des modèles et des démos. Entraînez, *finetunez*, expérimentez, déployez et partagez vos modèles et démos avec la classe ou la communauté.
- **Bénéficiez de ressources informatiques avancées** telles que l'accès à l'API d'inférence accélérée. [Cliquez ici pour améliorer votre salle de classe](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfQ22dZHmsh-vHpjboLwcyMJvEC5kpKX8k9N_ihM_lyGgcXHA/viewform)

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### **Les évènements éducatifs 🤗 & Actualités**

- [ÉVÈNEMENT] du **09/08** : *ML Demo.cratization tour* en Colombie à 18h (heure locale). [Inscription ici](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScmQHvi_qN790MEao1hFgZbfnGZ32sdTuT_12T6Uud1hd50Jw/viewform?usp=sf_link)
- [ÉVÈNEMENT] du **15/08** : *ML Demo.cratization tour* à Singapour à 9h (heure locale). [Inscription ici](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSflZx4zbzlIwCHlyOptS_bBps7g2oeYbte56117_8Ohrv6v5Q/viewform?usp=sf_link)
- [ÉVÈNEMENT] du **17/08** : *ML Demo.cratization tour* au Ghana à 15h ((heure locale). [Inscription ici](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdU_M_Om7kZHjtisFTcH88TcfTn8pACeqPUXPyJglSTTUDhfQ/viewform?usp=sf_link)
- [ÉVÈNEMENT] du **08/09** : *ML Demo.cratization tour* en Argentine à 14h (heure locale). [Inscription ici](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfeD1C5W_YQxrGAm1pPHpccglqimm-Ot56RZwW-WQHWUOjxPA/viewform?usp=sf_link)
- [ÉVÈNEMENT] du **14/09** : *ML Demo.cratization tour* au Canada at 18h (heure EST). [Inscription ici](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeEBSBVLQGsGJkW2suo3FYexvlkelurcweA2sSLMFTUTBy3Og/viewform?usp=sf_link)


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✉️ Si vous avez la moindre question, contactez violette@huggingface.co !
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