開発者やデータサイエンティストの間で広く使われているAIプラットフォーム、Hugging Face。Hugging Faceの概要と、さらに事前学習済みモデルやデータセットへのアクセス、ワークフローの設定を通じて、AI搭載ソリューションの構築を始める方法を学びます。

Hugging Faceとは

Hugging Faceで開発する理由

Hubでモデルを探す

Hugging Faceモデルの実行

テキスト生成パイプラインの構築

推論プロバイダー

Hugging Faceデータセット

Hubでデータセットを探す

データセットの読み込み

データセットの操作

Hugging Faceを始めよう

Hugging Faceを使ったAIパイプラインの構築方法を学びましょう。テキスト分類、コンテンツ要約、ドキュメントからの情報抽出をマスターし、さまざまな実世界の課題に対応できるスキルを身につけます。

テキスト分類

文法チェック

質問型自然言語推論

動的カテゴリ割り当て

テキスト要約

長文の要約

要約の長さを調整する

AutoModelとTokenizer

選択肢

パイプライン

AutoClass

AutoModelとAutoTokenizerを使うのはどんなとき？

AutoTokenizerを使ったテキストのトークン化

AutoClassを使う

ドキュメントQ&A

要約

質問応答

シナリオに合ったタスクはどれ？

PyPDFを使ったテキスト抽出

Q&Aパイプラインの構築

まとめ

Hugging Faceでパイプラインを構築する

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imdb_train.arrow

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Hugging Faceとは、幅広い機械学習とAI機能にアクセスできるプラットフォームです。このコースでは、Hugging Face Hubから、特定のタスクに適したモデルやデータセットを見つける方法を学びます。Hugging FaceのAPIを使って、タスク・作者・人気度などでモデルリポジトリを検索する方法も習得します。また、Hugging Faceを構成する最重要要素であるパイプラインを使い、シンプルでわかりやすい構文でさまざまなAIタスクを実行していきます。テキストのカテゴリ分類、高精度の要約生成、ドキュメントからの質疑応答など、幅広いスキルを身につけましょう。Hugging Faceを学んで、AI活用の第一歩を踏み出しましょう！

動画は左下の「サイドパネルを表示」をクリックすると、文字起こしを表示できます。

コース用語集は右側のリソースセクションでご確認いただけます。
CPEクレジットを取得するには、コースを修了し、認定評価で70%以上のスコアを獲得する必要があります。右側の「CPEクレジット」からアセスメント試験を受験できます。

<h2>Hugging FaceでAI構築を始める</h2>機械学習やAIが急速に進化する中、誰でも簡単に最新のモデル、データセット、機能を自分のプロジェクトに活用できるプラットフォーム、Hugging Faceが注目を集めています。<br><br><h2>Hugging Face Hubを見てみよう</h2>まずは、Hugging Face Hubの膨大なモデルとデータセットの数々を見ていきます。 Hugging Faceからモデルを読み込み、使用し、保存する方法を学びます。また、モデルの学習に使うデータセットのダウンロードと加工についても扱います。<br><br><h2>テキストアプリケーション向けのパイプラインを構築する</h2>Hugging Faceで利用できる事前学習済みモデルを活用して、文法の確認や動的なカテゴリ割り当てなどのテキスト分類タスクに取り組みます。さらに、抽出的要約モデルと抽象的要約モデルの両方を使った長文の要約タスク、質疑応答タスクまで構築できるようになります。<br><br>コース修了時には、Hugging Faceを活用して、幅広いテキストベースの機械学習およびAIタスクに取り組むための知識とスキルが身につきます。

Introduction to Functions in Python

Hugging Face Hubで利用可能なモデルとデータセットの豊富なリポジトリを活用してください。

Hugging Faceを使いこなす

Hugging Face Hubで利用可能な豊富なモデルとデータセットのリポジトリを操作・活用する。

テキスト分類

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