
# 🤗 ערכת כלים לחינוך
<span dir="rtl" align="right">

<aside>

👋 **ברוכים הבאים!**

הכנו ערכה שמדריכים באוניברסיטה יכולים להשתמש בה כדי להכין בקלות מעבדות, שיעורי בית, או מערכי שיעור. תוכן זה הוא **בחינם** ומשתמש בטכנולוגיות קוד פתוח מוכרות (`transformers`, `gradio`, וכו').

לחלופין, אפשר לבקש שמישהו מצוות Hugging Face יריץ את ההדרכות לכיתה שלכם דרך יוזמת ה - [ML demo.cratization tour](https://www.notion.so/ML-Demo-cratization-tour-with-66847a294abd4e9785e85663f5239652) !

בנוסף להדרכות, אנחנו חולקים משאבים נוספים שמאפשרים לצלול עוד לעולם למידת המכונה (ML), ושיכולים לסייע בתכנון תוכן הקורס.

</aside>

תרגומים של ההדרכות לשפות נוספות אפשר למצוא [כאן!](https://github.com/huggingface/education-toolkit#-languages-and-translations)

## **קטלוג ההדרכות שלנו**

### 1️⃣ סיור ב - Hugging Face Hub

> בהדרכה זו, תוכלו: 
> 
> - לחקור את יותר מ 30,000 המודלים ששותפו ב - Hub.
> - ללמוד דרכים יעילות למצוא את המודל ואת ה - datasets הנכונים.
> -  ללמוד איך לשתף ואיך לעבוד בשיתוף פעולה ב - ML workflow שלכם.
>
> **_משך ההדכה: 20-40 דקות_**
>
> 👈 [לחצו כאן כדי לגשת להדרכה](https://github.com/huggingface/education-toolkit/blob/main/01_huggingface-hub-tour.md) או 👩‍🏫 [לשקופיות ההרצאה](https://docs.google.com/presentation/d/1zQqpFTcpNLV7haj2Inw2qKHq8DjfZEaiObW1ZkLvPWM/edit?usp=sharing).

### 2️⃣ בניה ואחסון של ML demos עם Gradio & Hugging Face

> בהדרכה זו, תוכלו:
>
> - לחקור ML demos שיצרו חברי הקהילה.
> - לבנות demo זריז למודל ה - ML שלכם ב Python בעזרת ספריית `gradio`.
> - לאחסן את ה demos בחינם עם Hugging Face Spaces.
> - להוסיף את הדמו שלכם ל Hugging Face org לטובת הכיתה או הועידה שלכם.
>
> **_משך ההדכה: 20-40 דקות_**
> 
> 👈 [לחצו כאן כדי לגשת להדרכה](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/02_ml-demos-with-gradio.ipynb) או 👩‍🏫 [לשקופיות ההרצאה](https://docs.google.com/presentation/d/14EU_xjtINXtpidWLnUvfcEpmxN46ORS-PLpwfUf8C1I/edit?usp=sharing).

### 3️⃣ תחילת העבודה עם Transformers

> בהדרכה זו, תלמדו ש:
>
> - אפשר להשתמש ב -  Transformer neural networks כדי להתמודד עם מגוון מטלות בעיבוד שפה טבעית ומעבר לכך.
> - טכניקת Transfer learning מאפשרת לנו להתאים Transformers למטלה ספציפית.
> - פונקצית ה - `()pipeline` מספריית `transformers` יכולה לשמש להרצת inference עם מודלים מה - [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models).
>
> מדריך זה מבוסס על הספר שלנו *[Natural Language Processing with Transformers](https://transformersbook.com/)* - בדקו אותו אם תרצו לצלול פנימה אל הנושא!
>
> **_משך ההדכה: 30-45 דקות_**
>
> 👈 [לחצו כאן כדי לגשת להדרכה](https://colab.research.google.com/github/huggingface/education-toolkit/blob/main/03_getting-started-with-transformers.ipynb)

## **משאבים אחרים ללמוד בדרך שלכם!**

### **הקורס של 🤗**

אנחנו מספקים קורס (חינם וללא פרסומות) שילמד אתכם על עיבוד שפה טבעית (NLP) בעזרת ספריות מהאקוסיסטם של **[Hugging Face](https://huggingface.co/)**.

👈 [לחצו כאן כדי לגשת לקורס של 🤗](https://huggingface.co/course/chapter1/1)

💡 קורס זה:

- מצריך ידע טוב ב Python.
- מתאים לאחר שסיימתם קורס בסיסי בלמידה עמוקה, כמו **[fast.ai’s](https://www.fast.ai/) [Practical Deep Learning for Coders](https://course.fast.ai/)** או אחת מהתוכניות שפותחו על ידי **[DeepLearning.AI](https://www.deeplearning.ai/)**.
- לא מצפה לידע מוקדם ב - **[PyTorch](https://pytorch.org/)** או ב - **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** אך היכרות עם אחת מהן תסייע לכם.

### **הספר של 🤗**<br><br> <img alt="book-cover" height=200 src="../../images/book_cover.jpg" id="book-cover"/>

שוחרר בפברואר 2022

תלמדו על Transformers ועל יישומים שלהם במגוון מטלות NLP ממומחים מ - Hugging Face.

👈 [לחצו כאן כדי לבקר באתר הספר](https://transformersbook.com/)

💡 ספר זה:

- כתוב למען מדעני נתונים ומהנדסי ML ששמעו על פריצות הדרך האחרונות המערבות טרנספורמרים, אבל חסר להם מדריך המפרט איך להתאים מודלים אלה לצרכים שלהם.
- מניח שיש לכם מעט ניסיון באימון מודלים על GPUs.
- לא מצפה לידע מוקדם ב - **[PyTorch](https://pytorch.org/)** או ב - **[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)** אך היכרות עם אחת מהן תסייע לכם.

✉️ אם יש לך שאלות נוספות, אנא צור קשר עם violette@huggingface.co!

</span>
