# 🤗 Education Toolkit

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👋 **Bem-vindos!**

Montamos um conjunto de ferramentas que os instrutores universitários possam usar para facilmente preparar laboratórios, trabalhos (dever de casa) ou aulas. O conteúdo é auto-contido para poder ser facilmente incorporado a um currículo existente. Este conteúdo é **livre** e utiliza tecnologias Open Source bem conhecidas (`transformers`, `gradio`, etc.).

Alternativamente, você pode solicitar que alguém da equipe Hugging Face realize os tutoriais para sua aula através da iniciativa [ML demo.cratization tour](https://www.notion.so/ML-Demo-cratization-tour-with-66847a294abd4e9785e85663f5239652)!

Além dos tutoriais, nós também compartilhamos outros recursos para ir mais longe no ML ou que podem ajudar na elaboração do conteúdo do curso.

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Você gostaria de encontrar os tutoriais em outros idiomas? Você pode encontrar todas as traduções [aqui!](../../README.md#🌎-translations)


## **Nosso Catálogo de Tutoriais**

### 1️⃣ Um tour pelo Hugging Face Hub

> Neste tutorial:
>
> - Explore os mais de 30.000 modelos compartilhados no Hub.
> - Aprenda maneiras eficientes de encontrar o modelo e os conjuntos de dados certos para sua própria tarefa.
> - Aprenda como contribuir e trabalhar de forma colaborativa em seus fluxos de trabalho ML
>
> **_Duração: 20-40 minutos_**
>
> 👉 [clique aqui para acessar o tutorial](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/01_huggingface-hub-tour.md) ou 👩🏫 [os slides (em inglês)](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing).


### 2️⃣ Construir e hospedar demos de Machine Learning com Gradio & Hugging Face

> Neste tutorial:
>
> - Explore demos de ML criadas pela comunidade.
> - Construa uma rápida demo para seu modelo de Machine Learning em Python utilizando a biblioteca 'gradio'.
> - Hospede demos gratuitamente com o Huggingface Spaces
> - Adicione sua demo à organização de sua aula ou conferência no Hugging Face
>
> **_Duração: 20-40 minutos_**
>
> 👉[clique aqui para acessar o tutorial](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/02_ml-demos-with-gradio.ipynb) ou 👩🏫 [os slides (em inglês)](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing).

### 3️⃣ Começando com os Transformers

> Neste tutorial, você pode aprender:
>
> - Que as redes neurais transformers podem ser usadas para lidar com uma ampla gama de tarefas no processamento de linguagem natural e além.
> - Que o transfer learning (aprendizado por transferência) permite adaptar os transformers a tarefas específicas.
> - Que a função `pipeline()` da biblioteca 'transformers' pode ser utilizada para executar inferências com modelos do [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models).
>
> Este tutorial é baseado no primeiro de nosso livro O'Reilly *[Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/)* - confira se você quiser mergulhar mais fundo no assunto!
>
> **_Duração: 30-45 minutos_**
>
> 👉 [clique aqui para acessar o tutorial](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/03_getting-started-with-transformers.ipynb)


## **Outros recursos para aprender da sua maneira!**

### **O Curso 🤗** (em inglês)

Oferecemos um curso (gratuito e sem anúncios) que ensina sobre processamento de linguagem natural (PNL) usando bibliotecas do ecossistema **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👉 [clique aqui para acessar o Curso 🤗 ](https://huggingface.co/course/chapter1/1)

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💡 Este curso:

- Requer bons conhecimentos de Python
- É melhor fazer após um curso introdutório de Machine Learning, como **[fast.ai's](https://www.fast.ai/)** **[Practical Deep Learning for Coders](https://course.fast.ai/)** ou um dos programas desenvolvidos pelo **[DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)**
- Não espera conhecimento prévio de **[PyTorch](https://pytorch.org/)** ou **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)**, embora alguma familiaridade com qualquer um deles ajude
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### **O livro 🤗** (em inglês)

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

Lançado em fevereiro de 2022

Dos especialistas da Hugging Face, aprenda tudo sobre os transformers e suas aplicações a uma ampla gama de tarefas de PNL.

👉 [clique aqui para visitar o site do livro](https://transformersbook.com/)

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💡 Este livro:

- foi escrito para cientistas de dados e engenheiros de Machine Learning que podem ter ouvido falar sobre as recentes descobertas envolvendo transformers, mas não têm um guia detalhado para ajudá-los a adaptar estes modelos aos seus próprios casos de uso.
- Suponha que você tenha alguma experiência prática com modelos de treinamento em GPUs.
- Não espera conhecimentos anteriores de **[PyTorch](https://pytorch.org/)** ou **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)**, embora alguma familiaridade com qualquer um deles ajude
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✉️ Se você tiver alguma dúvida, por favor entre em contato com ️violette@huggingface.co!

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