# 🤗 Education Toolkit

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👋 **Benvenute e benvenuti!**

Abbiamo raccolto un set di strumenti che possono essere usati dagli insegnanti universitari per preparare laboratori o lezioni. Il materiale è auto-contenuto in modo tale che possa essere facilmente inserito in un programma esistente. Il contenuto è **gratuito** e usa tecnologie open-source molto note (`transformers`, `gradio`, etc).


In alternativa, puoi fare richiesta affinche qualcuno del team di Hugging Face svolga i tutorial all'interno del tuo corso tramite le iniziative di [ML Demo-cratization Tour](https://www.notion.so/ML-Demo-cratization-tour-with-66847a294abd4e9785e85663f5239652)

In aggiunta ai tutorial, condividiamo anche altre risorse per approfondire il Machine Learning o che possono aiutare a progettare il contenuto del toolkit. 

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## **Il catalogo dei corsi**

### 1️⃣ Un tour attraverso l'Hub di Hugging Face

> In questo tutorial potrai:
>
> - Esplorare gli oltre 30.000 modelli condivisi su Hub.
> - Apprendere modi efficaci per trovare modelli e set di dati adatti al tuo task.
> - Apprendere come contribuire e lavorare in modo collaborativo nei tuoi flussi di lavoro di Machine Learning (ML)
>
> **_Durata: 20-40 minuti_**
>
> 👉 [clicca qui per accedere al tutorial](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/IT/01_huggingface-hub-tour.md) o 👩‍🏫 [alle slides della lezione](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing).

### 2️⃣ Costruire e pubblicare una demo di apprendimento automatico con Gradio & Hugging Face

> In questo tutorial potrai:
>
> - Esplorare le demo di ML create dalla comunità.
> - Costruire una rapida demo per il tuo modello di apprendimento automatico in Python usando la libreria `gradio`.
> - Ospitare le demo gratuitamente con Hugging Face Spaces
> - Aggiungere la tua demo all'organizzazione Hugging Face della la tua classe o conferenza
>
> **_Durata: 20-40 minuti_**
>
> 👉 [clicca qui per accedere al tutorial](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/IT/02_ml-demos-with-gradio.ipynb) o 👩‍🏫 [alle slides della lezione](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing).

### 3️⃣ Come iniziare con i Transformers

> In questo tutorial apprenderai:
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> - Le reti neurali basate su Transformer possono essere utilizzate per affrontare una vasta gamma di compiti nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e non solo.
> - Il Transfer learning permette di adattare i Transformer a compiti specifici.
> - La funzione `pipeline()` presente nella libreria `transformers` può essere usata per fare inferenza con i modelli presenti nell'[Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models).
>
> Questo tutorial è basato sul primo presente nel nostro libro di O'Reilly *[Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/)* - dagli un'occhiata se vuoi approfondire l'argomento!
>
> **_Durata: 30-45 minuti_**
>
> 👉 [clicca qui per accedere al tutorial](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/tutorials/IT/03_getting-started-with-transformers.ipynb)

## **Altre risorse per imparare in autonomia!**

### **Il corso di 🤗**

Forniamo un corso (gratuito e senza pubblicità) che ti insegna l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzando le librerie dell'ecosistema **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👉 [clicca qui per accedere al corso di 🤗 ](https://huggingface.co/course/chapter1/1)

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💡 Questo corso:

- Richiede una buona conoscenza di Python
- Risulta più facile da comprendere dopo un corso introduttivo al deep learning, come **[fast.ai's](https://www.fast.ai/)** ** **[Practical Deep Learning for Coders](https://course.fast.ai/)** o uno dei corsi - sviluppati da **[DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)**
- Non si aspetta che tu conosca **[PyTorch](https://pytorch.org/)** o **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)**, anche se un po' di familiarità con uno di questi potrebbe aiutare
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### **Il libro di 🤗**

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

Rilasciato a Febbraio 2022

Dagli esperti di Hugging Face, impara tutto sui Transformers e le loro applicazioni a tanti task di NLP.

👉 [clicca qui per visitare il sito del libro](https://transformersbook.com/)

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💡 Questo libro:

- È scritto per i data scientists e gli ingegneri dell'apprendimento automatico che possono aver sentito parlare delle recenti scoperte che coinvolgono i transformers, ma a cui manca una guida approfondita che li aiuti ad adattare questi modelli ai loro casi d'uso.
- Presume che tu abbia un po' di esperienza pratica con l'addestramento di modelli su GPU.
- Non si aspetta che tu conosca **[PyTorch](https://pytorch.org/)** o **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)**, anche se un po' di familiarità con uno di questi potrebbe aiutare
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✉️ Se hai qualche domanda, contatta violette@huggingface.co!

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