#
บทนำ

##
ยินดีต้อนรับเข้าสู่คอร์ส 🤗!

คอร์สนี้จะสอนคุณเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ(หรือเรียกว่า NLP) โดยใช้กลุ่ม library ของ Hugging Face ได้แก่ 🤗 Transformers, 🤗 Datasets, 🤗 Tokenizers, และ 🤗 Accelerate รวมไปถึงการใช้งาน Hugging Face Hub โดยคอร์สนี้เป็นคอร์สฟรีและไม่มีโฆษณา

##
คุณจะได้อะไรจากการเรียนคอร์สนี้?

ภาพรวมของคอร์สเป็นดังนี้:

- บทที่ 1 ถึง 4 จะพาคุณไปรู้จักกับคอนเซปต์หลัก ๆ ของ library 🤗 Transformers เมื่อเรียนเนื้อหาในส่วนนี้จบแล้วคุณจะเรียนรู้ว่าโมเดล Transformer ทำงานอย่างไร และเรียนรู้การใช้งานโมเดลจาก Hugging Face Hub, fine-tune โมเดลผ่าน dataset, และแชร์ผลลัพธ์ขึ้น Hub
- บทที่ 5 ถึง 8 จะสอนเกี่ยวกับ 🤗 Datasets และ 🤗 Tokenizers พื้นฐานก่อนที่จะไปลุยกันในส่วนของงานทางด้าน NLP แบบดั้งเดิม หลังจากเรียนเนื้อหาส่วนนี้จบ คุณจะสามารถแก้ปัญหา NLP ทั่วไปเองได้แล้ว
- บทที่ 9 ถึง 12 จะเจาะลึกเนื้อหามากกว่า NLP โดยจะเรียนรู้วิธีการที่โมเดล Transformer จัดการกับการประมวลผลคำพูด(หรือเรียกว่า speech processing) รวมถึงงานทางด้านการประมวลผลภาพ(หรือเรียกว่า computer vision) ระหว่างนี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างและแชร์เดโมของโมเดล รวมถึงการ optimize เพื่อให้สามารถใช้งานในระดับ production ได้จริง หลังจากเรียนเนื้อหาส่วนนี้จบ คุณก็พร้อมที่จะใช้ 🤗 Transformers ในการแก้(เกือบ)ทุกปัญหาเกี่ยวกับ machine learning ได้แล้ว!

การเรียนคอร์สนี้:

- ผู้เรียนต้องมีความรู้ในการเขียนโปรแกรมภาษา Python อย่างดี
- ไม่ได้สอนพื้นฐาน deep learning ให้ ผู้เรียนควรเรียนคอร์สพื้นฐานอื่น ๆ มาก่อนแล้ว เช่น คอร์ส Practical Deep Learning for Coders โดย fast.ai’s หรือคอร์สจาก DeepLearning.AI
- ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับ PyTorch หรือ TensorFlow มาก่อน แต่ถ้าหากเคยใช้จะสามารถเรียนรู้ได้ง่ายยิ่งขึ้น

หลังจากเรียนจบคอร์สนี้ เราแนะนำให้คุณไปเรียนคอร์ส Natural Language Processing Specialization ของ DeepLearning.AI ซึ่งสอนเนื้อหาเกี่ยวกับโมเดล NLP พื้นฐานที่ควรรู้ เช่น Naive Bayes และ LSTM

##
ผู้สอนมีใครบ้าง?

ทีมงานผู้สอนได้แก่:

Matthew Carrigan ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face อาศัยอยู่ที่เมือง Dublin ประเทศ Ireland เคยทำงานเป็น ML Engineer ที่ Parse.ly และเคยเป็นนักวิจัยหลังปริญญาเอกที่ Trinity College ใน Dublin เขาเองไม่เคยเชื่อว่าจะสามารถสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถคิดเรื่องทั่วไปได้เหมือนมนุษย์จริง ๆ (หรือเรียกว่า Aritificial General Intelligence หรือตัวย่อว่า AGI) ได้ด้วยการขยายโครงสร้างโมเดลที่มีอยู่ปัจจุบัน แต่เขาก็ยังหวังเป็นอย่างมากเกี่ยวกับการเป็นอมตะของหุ่นยนต์

Lysandre Debut ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ตั้งแต่เริ่มพัฒนา library 🤗 Transformers วาดฝันไว้ว่าจะทำให้ทุกคนใช้งาน NLP ได้ด้วยการพัฒนาเครื่องมือต่าง ๆ ผ่าน API ที่ใช้งานได้ง่าย

Sylvain Gugger ทำงานตำแหน่ง Research Engineer ที่ Hugging Face และเป็นหนึ่งในผู้ดูแลหลักของ library 🤗 Transformers ก่อนหน้านี้เป็น Research Scientist ที่ fast.ai และเป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch กับ Jeremy Howard เป้าหมายหลักของงานวิจัย คือ การทำให้คนทั่วไปใช้งานโมเดล deep learning ได้ง่ายโดยการออกแบบและปรับปรุงเทคนิคต่าง ๆ ที่ทำให้การ train โมเดลรวดเร็วยิ่งขึ้นบนทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่จำกัด

Merve Noyan ทำงานตำแหน่ง Developer Advocate ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาเครื่องมือในการทำงานต่าง ๆ รวมถึงผลิตสื่อที่มีเนื้อหาเกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้เพื่อให้ทุกคนสามารถใช้งาน machine learning ได้ง่าย

Lucile Saulnier ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาและสนับสนุนการใช้งานเครื่องมือ open-source เธอเองเป็นส่วนหนึ่งในโปรเจควิจัยหลายโปรเจคในเกี่ยวกับ NLP เช่น collaborative training และ BigScience

Lewis Tunstall ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทำหน้าที่พัฒนาเครื่องมือ open-source เพื่อให้มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในชุมชน เป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ O’Reilly book on Transformers ที่กำลังจะตีพิมพ์เร็ว ๆ นี้

Leandro von Werra ทำงานตำแหน่ง Machine Learning Engineer ที่ Hugging Face ทีม open-source และเป็นผู้ร่วมแต่งหนังสือ O’Reilly book on Transformers เช่นกัน มีประสบการณ์หลายปีในการนำโปรเจค NLP สู่การใช้งานจริงในอุตสาหกรรม

พร้อมกันรึยัง? ในบทนี้ คุณจะได้เรียน:

- วิธีการใช้ฟังก์ชัน `pipeline()` เพื่อแก้ปัญหา NLP เช่น การสร้างข้อความ(หรือเรียกว่า text generation) หรือการแบ่งประเภทข้อความ(หรือเรียกว่า text classification)
- โครงสร้างของ Transformer
- วิธีการแยกระหว่าง encoder, decoder, และ โครงสร้าง encoder-decoder รวมถึงการใช้งานต่าง ๆ

Update on GitHub