# 🤗 Eğitim Araç Seti

<aside>

💡 **Hoş Geldiniz!**

Üniversite eğitmenlerinin kolayca laboratuvar, ödev veya ders hazırlamak için kullanabilecekleri bir araç seti oluşturduk. İçerik, mevcut müfredata kolayca dahil edilebilecek ve kendi kendine yetebilecek şekilde tasarlanmıştır. Bu içerik **ücretsizdir** ve yaygın olarak bilinen Açık Kaynak teknolojilerini (`transformers`, `gradio`, vb.) kullanır.

Alternatif olarak, Hugging Face ekibinden birinden [ML demo.cratization turu](https://www.notion.so/ML-Demo-cratization-tour-with-66847a294abd4e9785e85663f5239652) girişimi aracılığıyla sınıfınız için eğitimleri yapmasını isteyebilirsiniz!

Eğitimlerin yanı sıra, makine öğreniminde daha ileri gidebileceğiniz veya kurs içeriği tasarlamaya yardımcı olabilecek diğer kaynakları da paylaşıyoruz.

</aside>

## **Eğitim Kataloğumuz**

### 1️⃣ Hugging Face Hub'da Bir Tur

> Bu eğitimde şunları elde edersiniz:
>
> - Hub'da paylaşılan 30.000'den fazla modeli keşfedin.
> - Kendi göreviniz için doğru modeli ve veri kümelerini bulmanın etkili yollarını öğrenin.
> - Makine öğrenimi iş akışlarınıza nasıl katkıda bulunacağınızı ve işbirliği içinde nasıl çalışacağınızı öğrenin
>
> **_Süre: 20-40 dakika_**
>
> 👉 [eğitime erişmek için buraya tıklayın](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/TR/01_huggingface-hub-tour.md) veya 👩‍🏫 [ders sunumları](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing).

### 2️⃣ Gradio ve Hugging Face ile Makine Öğrenimi Demoları Oluşturun ve Barındırın

> Bu eğitimde şunları elde edersiniz:
>
> - Topluluk tarafından oluşturulan ML demolarını keşfedin.
> - `gradio` kütüphanesini kullanarak Python'da makine öğrenimi modeliniz için hızlı bir demo oluşturun
> - Hugging Face Spaces ile demoları ücretsiz olarak barındırın
> - Sınıfınız veya konferansınız için demonuzu Hugging Face kuruluşuna ekleyin
>
> **_Süre: 20-40 dakika_**
>
> 👉 [eğitime erişmek için buraya tıklayın](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/TR/02_ml-demos-with-gradio.ipynb) veya 👩‍🏫 [ders sunumları](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing).

### 3️⃣ Transformers Giriş

> Bu eğitimde şunları elde edersiniz:
>
> - Transformer sinir ağları, doğal dil işleme ve ötesinde çok çeşitli görevlerin üstesinden gelmek için kullanılabilir.
> - Transfer öğrenimi, kişinin transformers belirli görevlere uyarlamasını sağlar.
> - "Transformers" kütüphanesindeki `pipeline()` fonksiyonu, [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models) üzerindeki modellerle çıkarım yapmak için kullanılabilir.
>
> Bu eğitim, O'Reilly kitabımızın *[Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/)* - ilk bölümüne dayanmaktadır - bu konuda daha derine inmek istiyorsanız bir bakın!
> 
> **_Süre: 30-45 dakika_**
>
> 👉 [eğitime erişmek için buraya tıklayın](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/TR/03_getting-started-with-transformers.ipynb)

## **Kendi yönteminizle öğrenmeniz için diğer kaynaklar!**

### **🤗 Kursu**

Size **[Hugging Face](https://huggingface.co/)** ekosistemindeki kütüphaneleri kullanarak doğal dil işlemeyi (NLP) öğreten bir kurs (ücretsiz ve reklamsız) sunuyoruz.

👉 [🤗 Kursuna erişmek için buraya tıklayın](https://huggingface.co/course/chapter1/1)

<aside>
💡 Bu kurs:

- İyi bir Python bilgisi gerektirmektedir
- **[fast.ai](https://www.fast.ai/)** tarafından geliştirilen **[Practical Deep Learning for Coders](https://course.fast.ai/)** kursu veya **[DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)** tarafından geliştirilen programlardan biri gibi bir giriş seviyesi derin öğrenme kursundan sonra alınması daha iyi olur.
- Önceden **[PyTorch](https://pytorch.org/)** veya **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** bilgisi gerektirmez, ancak ikisinden birine biraz aşinalık olması yardımcı olur.
</aside>

### **🤗 Kitabı**

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

Şubat 2022'de yayımlanmıştır

Hugging Face'deki uzmanlardan, Transformers ve uygulamaları hakkında çok çeşitli NLP görevlerine kadar her şeyi öğrenin.

👉 [kitabın web sitesini ziyaret etmek için burayı tıklayın](https://transformersbook.com/)

<aside>
💡 Bu kitap:

- Transformers içeren son gelişmeleri duymuş olabilecek, ancak bu modelleri kendi kullanım durumlarına uyarlamalarına yardımcı olacak derinlemesine bir kılavuzdan yoksun olan veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendisleri için yazılmıştır.
- GPU'larda model eğitimi konusunda pratik deneyiminiz olduğunu varsayar.
- Önceden **[PyTorch](https://pytorch.org/)** veya **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** bilgisi gerektirmez, ancak ikisinden birine biraz aşinalık vardır olması yardımcı olur.
</aside>

<aside>
✉️ Herhangi bir sorunuz varsa lütfen violette@huggingface.co ile iletişime geçin!

</aside>
