#
Sự kiện Phát hành Phần 2

Để phát hành phần 2 của khóa học, chúng tôi đã tổ chức một sự kiện trực tiếp với hai ngày chia sẻ. Nếu bạn đã bỏ lỡ nó, bạn có thể theo dõi các bài nói chuyện được liệt kê dưới đây!

##
Ngày 1: Một cái nhìn cấp cao về Transformer và cách huấn luyện chúng

Thomas Wolf: Học chuyển giao và sự ra đời của thư viện Transformers

Thomas Wolf là đồng sáng lập và Giám đốc Khoa học của Hugging Face. Các công cụ do Thomas Wolf và nhóm Hugging Face tạo ra được sử dụng trên hơn 5,000 tổ chức nghiên cứu bao gồm Facebook Artificial Intelligence Research, Google Research, DeepMind, Amazon Research, Apple, Allen Institute for Artificial Intelligence cũng như hầu hết các khoa của trường đại học. Thomas Wolf là người khởi xướng và là chủ tịch cấp cao của sự hợp tác nghiên cứu lớn nhất từng tồn tại trong Trí tuệ nhân tạo: “BigScience”, cũng như một bộ các thư viện và công cụ được sử dụng rộng rãi. Thomas Wolf cũng là một nhà giáo dục xuất sắc, một nhà lãnh đạo tư tưởng trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên, và là một diễn giả thường xuyên được mời tham dự các hội nghị trên toàn thế giới https://thomwolf.io.

Jay Alammar: Phần giới thiệu trực quan nhẹ nhàng về các mô hình Transformer

Thông qua blog Học máy (ML) nổi tiếng của mình, Jay đã giúp hàng triệu nhà nghiên cứu và kỹ sư hiểu trực quan các công cụ và khái niệm ML từ cơ bản (với các tài liệu về NumPy, Pandas) đến tiên tiến (Transformers, BERT, GPT-3).

Margaret Mitchell: Về giá trị trong phát triển Học máy

Margaret Mitchell là một nhà nghiên cứu làm việc về Đạo đức Trí tuệ nhân tạo, hiện đang tập trung vào những điểm cần thiết của sự phát triển AI có nhận thức về đạo đức trong công nghệ. Cô đã xuất bản hơn 50 bài báo về tạo ngôn ngữ tự nhiên, công nghệ hỗ trợ, thị giác máy tính, và đạo đức AI, đồng thời nắm giữ nhiều bằng sáng chế trong các lĩnh vực tạo hội thoại và phân loại cảm xúc. Trước đây, cô đã làm việc tại Google AI với tư cách là Chuyên viên nghiên cứu khoa học, nơi cô thành lập và đồng lãnh đạo nhóm đạo đức AI của Google, tập trung vào nghiên cứu nền tảng đạo đức AI và vận hành đạo đức AI trong nội bộ Google. Trước khi gia nhập Google, cô ấy là nhà nghiên cứu tại Microsoft Research, tập trung vào việc chuyển đổi hình ảnh sang ngôn ngữ; và là một hậu nghiên cứu sinh tại Johns Hopkins, tập trung vào mô hình Bayes và trích xuất thông tin. Cô có bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Aberdeen và Thạc sĩ ngôn ngữ học máy tính của Đại học Washington. Trong lúc chờ lấy bằng, cô cũng đã làm việc từ năm 2005-2012 về học máy, rối loạn thần kinh, và công nghệ hỗ trợ tại Đại học Khoa học và Sức khỏe Oregon. Cô ấy đã dẫn đầu một số hội thảo và sáng kiến ​​về giao điểm của sự đa dạng, hòa nhập, khoa học máy tính, và đạo đức. Công việc của cô đã nhận được giải thưởng từ Bộ trưởng Quốc phòng Ash Carter và Quỹ Người mù Hoa Kỳ, đồng thời được thực hiện bởi nhiều công ty công nghệ. Cô ấy thích làm vườn, nuôi chó và mèo.

Matthew Watson and Chen Qian: Quy trình NLP với Keras

Matthew Watson là một kỹ sư học máy trong nhóm Keras, tập trung vào các API mô hình hóa cấp cao. Anh học Đồ họa máy tính ở đại học và có bằng Thạc sĩ tại Đại học Stanford. Là một sinh viên gần như chuyên ngành tiếng Anh chuyển sang ngành khoa học máy tính, anh ấy đam mê làm việc trên nhiều lĩnh vực và giúp cho NLP có thể tiếp cận với nhiều đối tượng hơn.

Chen Qian là kỹ sư phần mềm từ nhóm Keras, tập trung vào các API mô hình hóa cấp cao. Chen có bằng Thạc sĩ Kỹ thuật Điện tại Đại học Stanford và anh ấy đặc biệt quan tâm đến việc đơn giản hóa việc triển khai mã của các tác vụ ML và ML quy mô lớn.

Mark Saroufim: Cách Huấn luyện một Mô hình với Pytorch

Mark Saroufim là Kỹ sư đối tác tại Pytorch làm việc trên các công cụ sản xuất OSS bao gồm TorchServe và Pytorch Enterprise. Trước đó, Mark là Nhà khoa học ứng dụng và Giám đốc sản phẩm tại Graphcore, yuri.ai, Microsoft và NASA’s JPL. Niềm đam mê chính của anh ấy là làm cho việc lập trình trở nên thú vị hơn.

Jakob Uszkoreit: Nó không hỏng nên Đừng sửa Hãy phá nó đi

Jakob Uszkoreit là đồng sáng lập của Inception. Inception thiết kế các phân tử RNA cho vắc-xin và liệu pháp điều trị bằng cách sử dụng học sâu quy mô lớn trong một vòng lặp chặt chẽ với các thí nghiệm thông lượng cao với mục tiêu làm cho các loại thuốc dựa trên RNA trở nên dễ tiếp cận hơn, hiệu quả hơn và có thể áp dụng rộng rãi hơn. Trước đây, Jakob đã làm việc tại Google hơn một thập kỷ, lãnh đạo các nhóm nghiên cứu và phát triển trong Google Brain, Nghiên cứu và Tìm kiếm, làm việc về các nguyên tắc cơ bản về học sâu, thị giác máy tính, và hiểu ngôn ngữ và dịch máy.

##
Ngày 2: Các công cụ sử dụng

Lewis Tunstall: Huấn luyện đơn giản với 🤗 Transformers Trainer

Lewis là một kỹ sư máy học tại Hugging Face, tập trung vào việc phát triển các công cụ mã nguồn mở và giúp chúng có thể tiếp cận với cộng đồng rộng lớn hơn. Anh cũng là đồng tác giả của cuốn sách O’Reilly Natural Language Processing with Transformers. Bạn có thể theo dõi anh ấy trên Twitter (@_lewtun) để biết các mẹo và thủ thuật NLP!

Matthew Carrigan: Các tính năng TensorFlow mới cho 🤗 Transformers và 🤗 Datasets

Matt chịu trách nhiệm bảo trì TensorFlow tại Transformers, và cuối cùng sẽ dẫn đầu một cuộc đảo chính chống lại phe PyTorch đương nhiệm, có khả năng thông qua tài khoản Twitter @carrigmat của anh ta.

Lysandre Debut: Hugging Face Hub như một phương tiện để cộng tác và chia sẻ các dự án Học máy

Lysandre là Kỹ sư Học máy tại Hugging Face, nơi anh ấy tham gia vào nhiều dự án mã nguồn mở. Mục đích của ông là làm cho Học máy có thể truy cập được với tất cả mọi người bằng cách phát triển các công cụ mạnh mẽ với một API rất đơn giản.

Lucile Saulnier: Tạo ra tokenizer của riêng bạn🤗 Transformers & 🤗 Tokenizers

Lucile là một kỹ sư học máy tại Hugging Face, phát triển và hỗ trợ việc sử dụng các công cụ mã nguồn mở. Cô cũng tích cực tham gia vào nhiều dự án nghiên cứu trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên như huấn luyện hợp tác và BigScience.

Sylvain Gugger: Tăng cường vòng lặp huấn luyện PyTorch của bạn với 🤗 Accelerate

Sylvain là Kỹ sư nghiên cứu tại Hugging Face và là một trong những người bảo trì cốt lõi của 🤗 Transformers và là nhà phát triển đằng sau 🤗 Accelerate. Anh ấy thích làm cho những mô hình huấn luyện trở nên dễ tiếp cận hơn.

Merve Noyan: Giới thiệu các bản demo mô hình của bạn với 🤗 Spaces

Merve là chuyên gia về quan hệ lập trình viên tại Hugging Face, đang làm việc để phát triển các công cụ và xây dựng nội dung xung quanh chúng để giúp học máy có thể tiếp cận tới tất cả mọi người.

Abubakar Abid: Xây dựng Ứng dụng Học máy nhanh chóng

Abubakar Abid là Giám đốc điều hành của Gradio. Anh ấy nhận bằng Cử nhân Khoa học về Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính từ MIT vào năm 2015 và Tiến sĩ về Máy học Ứng dụng từ Stanford vào năm 2021. Với vai trò là Giám đốc điều hành của Gradio, Abubakar làm việc để làm cho các mô hình học máy dễ dàng demo, gỡ lỗi và triển khai hơn.

Mathieu Desvé: AWS ML Vision: Làm cho Máy học có thể dễ dàng truy cập được bởi tất cả khách hàng

Mathieu Desvé là người đam mê công nghệ, nhà sản xuất vào thời gian rảnh. Ạnh thích thử thách và giải quyết vấn đề của khách hàng và người dùng, đồng thời làm việc với những người tài năng để học hỏi mỗi ngày. Kể từ năm 2004, anh làm việc ở nhiều vị trí chuyển đổi từ frontend, backend, cơ sở hạ tầng, hoạt động và quản lý. Anh cố gắng giải quyết các vấn đề liên quan đến kỹ thuật và quản lý theo cách nhanh nhẹn.

Philipp Schmid: Quản lý huấn luyện với Amazon SageMaker và 🤗 Transformers

Philipp Schmid là Kỹ sư Máy học và Trưởng nhóm Công nghệ tại Hugging Face, nơi anh lãnh đạo sự hợp tác với nhóm Amazon SageMaker. Anh ấy đam mê sản xuất các mô hình NLP tiên tiến và cải thiện tính dễ sử dụng cho Học sâu.

< > Update on GitHub