# 🤗 Bộ Công cụ Giáo dục

<aside>

👋 **Chào mừng các bạn!**

Chúng tôi đã tập hợp một bộ công cụ mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng để dễ dàng chuẩn bị cho các hội thảo, sự kiện, bài tập về nhà, hoặc lớp học. Nội dung hoàn toàn độc lập có thể dễ dàng kết hợp với các tài liệu khác. Nội dung này hoàn toàn **miễn phí** và sử dụng các công nghệ Mã nguồn mở nổi tiếng (`transformers`, `gradio`, v.v.).

Ngoài các bài hướng dẫn, chúng tôi cũng chia sẻ các tài nguyên khác giúp đi sâu hơn về Học máy hoặc giúp hỗ trợ thiết kế nội dung.

</aside>

Bạn muốn tìm các bài hướng dẫn ở ngôn ngữ khác? Bạn có thể tìm thấy tất cả các bản dịch tại [đây!](https://github.com/huggingface/education-toolkit#-translations)

## **Danh mục hướng dẫn**

### 1️⃣ Khám phá Hugging Face Hub

> Trong bài hướng dẫn này, bạn có thể:
>
> - Khám phá hơn 30,000 mô hình được chia sẻ trong Hub.
> - Tìm hiểu các phương pháp hiệu quả để tìm đúng mô hình và bộ dữ liệu cho bài toán của riêng bạn.
> - Tìm hiểu cách đóng góp và cộng tác trong quy trình xây dựng mô hình Học máy của bạn.
>
> **_Thời lượng: 20-40 phút_**
>
> 👉 [bấm vào đây để truy cập bài hướng dẫn](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/01_huggingface-hub-tour.md) hoặc 👩‍🏫 [bài giảng](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing).

### 2️⃣ Xây dựng và lưu trữ bản thử nghiệm (demo) Học máy với Gradio và Hugging Face

> Trong bài hướng dẫn này, bạn có thể:
>
> - Khám phá các bản thử nghiệm Học máy do cộng đồng tạo ra.
> - Xây dựng bản thử nghiệm nhanh cho mô hình Học máy với Python sử dụng thư viện `gradio`.
> - Lưu trữ các bản thử nghiệm miễn phí trên Hugging Face Spaces.
> - Thêm bản thử nghiệm của bạn vào Hugging Face để phục vụ cho lớp học hoặc hội nghị của bạn.
>
> **_Thời lượng: 20-40 phút_**
>
> 👉 [bấm vào đây để truy cập bài hướng dẫn](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/02_ml-demos-with-gradio.ipynb) hoặc 👩‍🏫 [bài giảng](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing).

### 3️⃣ Khởi động cùng Transformers

> Trong bài hướng dẫn này, bạn có thể nắm được:
>
> - Mạng nơ-ron Transformer có thể được sử dụng để giải quyết một loạt các tác vụ trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên và hơn thế nữa.
> - Học chuyển giao tri thức cho phép ta điều chỉnh Transformers phù hợp với các tác vụ cụ thể.
> - Có thể sử dụng hàm `pipeline()` của thư viện `transformers` để luận suy với các mô hình từ [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models).
>
> Bài hướng dẫn này dựa trên phần đầu tiên trong cuốn sách *[Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/)* từ O'Reilly của chúng tôi - các bạn có thể tham khảo thêm nội dung cuốn sách nếu muốn tìm hiểu sâu hơn về chủ đề này!
>
> **_Thời lượng: 30-45 phút_**
>
> 👉 [bấm vào đây để truy cập bài hướng dẫn](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/03_getting-started-with-transformers.ipynb).

## **Hướng dẫn giảng dạy: Khám phá 🤗 Hub & Gradio**

Trong video này, Nate và Lewis cung cấp cho các bạn một cái nhìn tổng quan về Transformers và học chuyển giao, cũng như những nỗ lực và các công cụ khoa học mở của Hugging Face cho phép mọi người cộng tác trong các dự án Học máy.

[![Khám phá Hugging Face Hub & Hướng dẫn thực hành Gradio](http://img.youtube.com/vi/k8sHYMeDitQ/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=k8sHYMeDitQ "Khám phá Hugging Face Hub & Hướng dẫn thực hành Gradio")

## **Các tài nguyên khác để bạn tìm hiểu theo cách của bạn!**

### **🤗 Khoá học Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên**

Chúng tôi cung cấp một khóa học (miễn phí và không có quảng cáo) về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) sử dụng các thư viện từ hệ sinh thái **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👉 [bấm vào đây để truy cập 🤗 Khoá học](https://huggingface.co/course/chapter1/1).

<aside>
💡 Khóa học này:

- Yêu cầu có kiến thức tốt về Python.
- Nên tìm hiểu sau khi đã hoàn thành một khóa nhập môn về Học sâu, chẳng hạn như **[Practical Deep Learning for Coders](https://course.fast.ai/)** của **[fast.ai](https://www.fast.ai/)**  hoặc một trong những chương trình được phát triển bởi **[DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)**.
- Không yêu cầu biết trước các kiến thức về  **[PyTorch](https://pytorch.org/)** hoặc **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)**, mặc dù quen thuộc với một số kiến thức này sẽ hữu ích.
</aside>

### **🤗 Khoá học về Gradio**

Chúng tôi cung cấp một khóa học (miễn phí và không có quảng cáo) hướng dẫn bạn cách tạo các bản thử nghiệm cho mô hình Học máy của bạn sử dụng các thư viện từ hệ sinh thái **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👉 [bấm vào đây để truy cập 🤗 Khoá học](https://huggingface.co/course/chapter9/1).

<aside>
💡 Khóa học này:

- Mục tiêu hướng đến cho phép các nhà phát triển Học máy dễ dàng trình bày thành quả của họ cho nhiều đối tượng, bao gồm các nhóm không chuyên về kỹ thuật hoặc khách hàng, các nhà nghiên cứu để họ dễ dàng tái tạo các mô hình và hành vi Học máy hơn, cũng như người dùng cuối để họ dễ dàng xác định và gỡ lỗi cho mô hình, và hơn thế nữa!
</aside>

### **🤗 Khoá học về Học Tăng cường**

Chúng tôi cung cấp một khóa học (miễn phí và không có quảng cáo) về Học Tăng cường sâu sử dụng các thư viện từ hệ sinh thái **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👉 [bấm vào đây để truy cập 🤗 Khoá học](https://github.com/huggingface/deep-rl-class).

<aside>
💡 Khóa học này:

- Tìm hiểu Học Tăng cường sâu về cả mặt lý thuyết và thực hành.
- Học cách sử dụng các thư viện Học Tăng cường sâu nổi tiếng.
- Huấn luyện máy trong môi trường độc nhất.
- Phát hành lên Hugging Face Hub các máy đã được huấn luyện của bạn chỉ với một dòng mã nguồn, và hơn thế nữa!
</aside>

### **Các tài liệu giáo dục về Sentence Transformers**

Chúng tôi cung cấp một số hướng dẫn về một trong những thư viện mạnh mẽ nhất dành cho các ứng dụng trong công nghiệp và học thuật, đó là [Sentence Transformers](https://huggingface.co/sentence-transformers). [Sentence Transformers](https://huggingface.co/sentence-transformers) cho phép bạn tạo ra các biểu diễn tân tiến nhất từ hình ảnh và văn bản một cách miễn phí.

<aside>
💡 Chúng tôi khuyến khích các bạn nên làm theo các hướng dẫn theo thứ tự dưới đây:

- Giới thiệu về cách làm việc với các phép biểu diễn bằng cách sử dụng Inference API và thư viện 🤗 Datasets ([link](https://t.co/gcqqilyJYn)).
- Hướng dẫn có tương tác về Tìm kiếm theo Ngữ nghĩa ([link](https://t.co/lboHZKmygR)).
- Chia sẻ và tải các mô hình Sentence Transformers từ Hub([link](https://www.sbert.net/docs/hugging_face.html)).
- Hướng dẫn bắt đầu với dự án sử dụng Sentence Transformers của bạn ([link](https://t.co/BDTP6XoATu)).
- Mô hình Sentence Transformers cùng các liên kết tới Hub ([link](https://huggingface.co/sentence-transformers)).

### **🤗 Các đầu sách**

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

Phát hành tháng Hai, 2022

Từ các chuyên gia tại Hugging Face, hãy tìm hiểu tất cả mọi thứ về Transformers và các ứng dụng của chúng cho một loạt các tác vụ NLP.

👉 [bấm vào đây để truy cập trang web của cuốn sách](https://transformersbook.com/).

<aside>
💡 Cuốn sách này:

- Được viết cho các nhà Khoa học dữ liệu và kỹ sư Học máy, những người có thể đã nghe nói về những đột phá gần đây liên quan đến Transformers, nhưng thiếu hướng dẫn chuyên sâu để giúp họ điều chỉnh các mô hình này cho các trường hợp sử dụng của riêng họ.
- Giả sử rằng bạn đã có một số kinh nghiệm thực tế với các mô hình huấn luyện trên GPU.
- Không yêu cầu biết trước các kiến thức về  **[PyTorch](https://pytorch.org/)** hoặc **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)**, mặc dù quen thuộc với một số kiến thức này sẽ hữu ích.
</aside>

### **🤗 Classrooms**

Classrooms cung cấp cho giáo viên và học sinh không gian làm việc cộng tác chuyên dụng để tận dụng tài nguyên của Hugging Face một cách mạnh mẽ hơn so với người dùng thông thường.

👉 [bấm vào đây để tạo 🤗 Classrooms miễn phí](https://huggingface.co/classrooms).

<aside>
💡 Từ Classrooms, bạn có thể:

- **Trao quyền cho sinh viên của bạn tiếp cận với những tài nguyên tối tân:** xây dựng các ứng dụng Học máy với Hugging Face và cộng tác với sinh viên của bạn một cách dễ dàng trên tất cả các bộ dữ liệu, các mô hình, và các bản thử nghiệm Học máy lưu trữ trong không gian classroom của bạn.
- **Cho phép sinh viên của bạn truy cập phi giới hạn vào các công cụ Học máy hiện đại:**  tải các bộ dữ liệu, các mô hình và các bản thử nghiệm miễn phí. Huấn luyện, tinh chỉnh, thử nghiệm, và triển khai, sau đó chia sẻ các mô hình và bản thử nghiệm với lớp học hoặc cộng đồng, tất cả đều được lưu trữ miễn phí.
- **Hưởng lợi từ các tài nguyên tính toán nâng cao miễn phí** ví dụ như quyền truy cập tới Accelerated Inference API. [bấm vào đây để cải thiện Classroom của bạn](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfQ22dZHmsh-vHpjboLwcyMJvEC5kpKX8k9N_ihM_lyGgcXHA/viewform).

</aside>

### **🤗 Sự kiện và Tin tức Giáo dục**

- [SỰ KIỆN] ngày **09/08**: ML Demo.cratization tour ở Colombia lúc 6 giờ chiều (giờ địa phương). [Đăng kí tại đây](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScmQHvi_qN790MEao1hFgZbfnGZ32sdTuT_12T6Uud1hd50Jw/viewform?usp=sf_link)
- [SỰ KIỆN] ngày **15/08**: ML Demo.cratization tour ở Singapore lúc 9 giờ sáng (giờ địa phương). [Đăng kí tại đây](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSflZx4zbzlIwCHlyOptS_bBps7g2oeYbte56117_8Ohrv6v5Q/viewform?usp=sf_link)
- [SỰ KIỆN] ngày **17/08**: ML Demo.cratization tour ỏ Ghana lúc 3 giờ chiều (giờ địa phương). [Đăng kí tại đây](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdU_M_Om7kZHjtisFTcH88TcfTn8pACeqPUXPyJglSTTUDhfQ/viewform?usp=sf_link)
- [SỰ KIỆN] ngày **08/09**: ML Demo.cratization tour ỏ Argentina lúc 2 giờ chiều (giờ địa phương). [Đăng kí tại đây](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfeD1C5W_YQxrGAm1pPHpccglqimm-Ot56RZwW-WQHWUOjxPA/viewform?usp=sf_link)
- [SỰ KIỆN] ngày **14/09**: ML Demo.cratization tour ỏ Canada lúc 6 tối (giờ miền Đông). [Đăng kí tại đây](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeEBSBVLQGsGJkW2suo3FYexvlkelurcweA2sSLMFTUTBy3Og/viewform?usp=sf_link)

## 🌎 Các bản dịch

| Ngôn ngữ |   Nguồn   | Người đóng góp  |
|:----------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------:|---------------------------------------------------------------------------------------------|
|      Tiếng Ý     |   [ `tutorials/IT` ](https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/IT)   | @[MorenoLaQuatra](https://github.com/MorenoLaQuatra)                                        |
|      Tiếng Tây Ban Nha     |  [ `tutorials/ES` ]( https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/ES )  | @[Fabioburgos](https://github.com/Fabioburgos)                                              |
|      Tiếng Thổ Nhĩ Kỳ     |  [ `tutorials/TR` ]( https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/TR )  | @[emrecgty](https://github.com/emrecgty/) @[farukozderim](https://github.com/FarukOzderim/) |
|   Tiếng Pháp (WIP)   |  [  `tutorials/FR`  ](https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/FR)  | @[g0bel1n](https://github.com/g0bel1n) @[lbourdois](https://github.com/lbourdois)                                                      |
| Tiếng Do Thái (WIP)     | [   `tutorials/HE`   ](https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/IW) | @[omer-dor](https://github.com/omer-dor)                                                    |
|  Tiếng Nhật (WIP)  |  [ `tutorials/JA` ]( https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/JA )  | @[Wataru-Nakata](https://github.com/Wataru-Nakata)                                          |
| Tiếng Hàn (WIP)     | [  `tutorials/KO`  ]( https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/KO ) | @[oikosohn](https://github.com/oikosohn) @[eunseojo](https://github.com/oikosohn)                                                  |
| Tiếng Bồ Đào Nha (WIP) |  [ `tutorials/PT` ]( https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/PT )  | @[johnnv1](https://github.com/johnnv1/)                                                     |
| Tiếng Việt |  [ `tutorials/VI` ]( https://github.com/huggingface/education-toolkit/tree/main/tutorials/VI )  | @[honghanhh](https://github.com/honghanhh)                                                     |

Nếu bạn muốn dịch các phần hướng dẫn này sang ngôn ngữ của mình, hãy xem hướng dẫn [DỊCH](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/TRANSLATING.md) của chúng tôi.

<aside>
✉️ Mọi thắc mắc vui lòng liên hệ violette@huggingface.co!

</aside>
