# 🤗 教育用ツールキット

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👋 **ようこそ!**

大学教員向けに教育用ツールキットを整備しました。実験の準備、課題、授業などにお役立てください。このコンテンツは外部非依存のため、容易に既存のカリキュラムに組み込むことが可能です。加えてこのコンテンツは無料で公開しており、transformers、gradioなどの有名なオープンソースライブラリを使用しています。

また、Hugging Faceのメンバーに授業内でのチュートリアル講義を依頼することも可能です。詳細は、[ML demo.cratization tour](https://www.notion.so/ML-Demo-cratization-tour-with-66847a294abd4e9785e85663f5239652)をご参照ください。

チュートリアルに加え、ここでは教材設計に役立つような機械学習のより深いコンテンツを用意しています。

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## **チュートリアルの目次**

### 1️⃣ Hugging Face Hubについて

> このチュートリアルでは:
>
> - Hugging Face Hubで公開されている30,000以上のモデルを探索
> - 自分のタスクに適したモデルやデータセットを効率的に選択する方法を学習
> - MLワークフローにおいてcontributeや協働の方法を学習
>
> **_所要時間: 20-40 分_**
>
> 👉 [チュートリアルへのリンクはこちら](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/01_huggingface-hub-tour.md) また、 👩‍🏫 [講義スライドはこちら](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing)

### 2️⃣ GradioとHugging Faceを用いた機械学習デモページの構築とホスティング
> このチュートリアルでは:
>
> - コミュニティによって作成された機械学習モデルを探索
> - `gradio`ライブラリを用いた機械学習でもページをサクッと構築
> - Hugging Face Spacesで無料でホスティング
> - 学会や講義のHugging Face orgにデモを追加
>
> **_所要時間: 20-40 分_**
>
> 👉 [チュートリアルへのリンクはこちら](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/02_ml-demos-with-gradio.ipynb) また、 👩‍🏫 [講義スライドはこちら](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing)

### 3️⃣ Transformers入門

> このチュートリアルでは:
>
> - Transformerモデルが自然言語処理において多様なタスクに適用可能であることを理解
> - 転移学習を用いて特定のタスクにTransformerモデルを適用可能であることを理解
> - `transformers`ライブラリの`pipeline()`関数を用いて[Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models)上のモデルの推論を実行できることを理解
>
> このチュートリアルは O'Reillyの本である *[Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/)*を参考にしています。- この話題について深堀りしたい方はぜひチェックしてみてください。
>
> **_所要時間: 30-45 分_**
>
> 👉 [チュートリアルへのリンクはこちら](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/03_getting-started-with-transformers.ipynb)

## **使い方を覚えるためのコンテンツ!**

### ** 🤗 オンラインコース**

**[Hugging Face](https://huggingface.co/)**エコシステムに含まれるライブラリを用いた自然言語処理（NLP）に関するコースを無料、広告なしで公開しています。

👉 [コースへのリンクはこちら🤗](https://huggingface.co/course/chapter1/1)

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💡 このコースにおける前提条件:

- Pythonについての十分な知識
- **[fast.ai’s](https://www.fast.ai/)** **[Practical Deep Learning for Coders](https://course.fast.ai/)**もしくは、**[DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)**により作成されたコースなどの、機械学習の入門コースを事前に受けることを推奨
- **[PyTorch](https://pytorch.org/)**や、**[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)**についての知識は不要です。ですが、知っていると理解の助けになるかもしれません。
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### ** 🤗 書籍**

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

2022年2月出版

Hugging Faceの専門家から、Transformersライブラリとその多様な応用先について学ぼう

👉 [書籍のウェブサイトはこちら](https://transformersbook.com/)

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💡 この書籍における前提条件:

- この書籍は、transformerモデルによる近年の躍進を知っているが、transformerモデルをどのようにして個々の用途に適用するかのガイドを求めているデータサイエンティストや機械学習エンジニアを対象としています。
- GPU上でモデルの訓練をした経験があることを前提にしています。
- **[PyTorch](https://pytorch.org/)**や、**[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)**についての知識は不要です。ですが、知っていると理解の助けになるかもしれません。
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✉️ 質問がある方はこちらにご連絡ください！ violette@huggingface.co 

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