自然言語処理（NLP）のためのHugging Faceのトレーニングコース

導入

• NLPとその応用の概要
• Hugging Faceとその主要な特徴の紹介

作業環境の設定

• Hugging Faceのインストールと設定

Hugging Face TransformersライブラリとTransformerモデルの理解

• Transformersライブラリの構造と機能の探索
• Hugging Faceで利用可能なさまざまなTransformerモデルの概要

Hugging Face Transformersの利用

• 事前学習済みモデルのロードと使用
• 様々なNLPタスクにTransformersを適用する

事前学習済みモデルの微調整

• 微調整用データセットの準備
• 特定のタスクに対してTransformerモデルを微調整する

モデルとトークナイザーの共有

• 訓練済みモデルのエクスポートと共有
• テキスト処理にトークナイザーを利用する

Hugging Face Datasetsライブラリの探索

• Hugging FaceのDatabasesライブラリの概要
• 既存のデータセットへのアクセスと利用

Hugging Face Tokenizersライブラリの探索

• トークナイゼーション技術とその重要性の理解
• Hugging Faceからトークナイザーを利用する

クラシックなNLPタスクの実施

• Hugging Faceを使用した一般的なNLPタスクの実装
• テキスト分類、感情分析、名詞認識など

音声処理とコンピュータビジョンにおけるTransformerモデルの活用

• テキストベースのタスク以外でのTransformersの利用範囲の拡大
• 音声や画像に関連するタスクにTransformersを適用する

トラブルシューティングとデバッグ

• Hugging Faceを使用する際の一般的な問題と課題
• トラブルシューティングとデバッグのテクニック

モデルデモの作成と共有

• インタラクティブなモデルデモの設計と作成
• モデルを効果的に共有し、展示する

まとめと次ステップ

• 学んだ主要概念と技術の概要
• さらなる探求と継続的な学習のためのガイダンスとリソース