# Добро пожаловать на аудиокурс Hugging Face!

Уважаемый слушатель,

Добро пожаловать на курс по использованию трансформеров в аудио. Трансформеры снова и снова доказывают, что они являются одной из
наиболее мощных и универсальных архитектур глубокого обучения, способных достигать передовых результатов в широком спектре
задач, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение, а с недавних пор и аудио.

В этом курсе мы рассмотрим, как трансформеры могут быть применены к аудиоданным. Вы узнаете, как использовать их для решения
ряда задач, связанных с аудио. Если вас интересует распознавание речи, классификация аудиоданных или генерация речи
из текста, трансформеры и данный курс помогут вам в этом.

Чтобы вы могли оценить возможности этих моделей, произнесите несколько слов в демонстрации ниже и посмотрите, как модель транскрибирует их в режиме реального времени!

В ходе курса вы получите представление о специфике работы с аудиоданными, узнаете о различных 
архитектурах трансформеров, а также обучите свои собственные аудио трансформеры, используя мощные предварительно обученные модели.

Этот курс рассчитан на слушателей, имеющих опыт глубокого обучения и общее представление о трансформерах.
Знаний в области обработки аудиоданных не требуется. Если вам нужно подтянуть свое понимание трансформеров, ознакомьтесь с
нашим [курсом по NLP](https://huggingface.co/course/chapter1/1), в котором очень подробно рассматриваются основы трансформеров.

## Знакомство с командой курса

**Санчит Ганди, инженер-исследователь в области машинного обучения в Hugging Face**

Привет! Меня зовут Санчит, и я работаю инженером-исследователем в области машинного обучения звука в Open Source команде компании Hugging Face 🤗.
Основным направлением моей работы является автоматическое распознавание речи и перевод, а текущей целью - сделать речевые модели более быстрыми,
более легкими и простыми в использовании.

**Маттиджс Холлеманс, инженер по машинному обучению в Hugging Face**

Меня зовут Маттиджс, я работаю инженером по машинному обучению аудио в команде Hugging Face с открытым исходным кодом. Я также являюсь автором
книги о том, как писать звуковые синтезаторы, а в свободное время создаю аудиоплагины.

**Мария Халусова, отдел документации и курсов в Hugging Face**

Меня зовут Мария, и я создаю образовательный контент и документацию, чтобы сделать библиотеку Transformers и другие инструменты с открытым исходным кодом еще более
доступными. Я раскрываю сложные технические концепции и помогаю людям начать работу с передовыми технологиями.

**Вайбхав Шривастав, ML-разработчик, инженер по продвижению интересов разработчиков в компании Hugging Face**

Меня зовут Вайбхав и я являюсь инженером по продвижению интересов разработчиков в области аудио в Open Source команде компании Hugging Face. Я занимаюсь исследованиями
в области аудио с низким потреблением ресурсов и помогаю продвигать передовые исследования в области обработки речи в массы.

## Структура курса

Курс состоит из нескольких разделов, в которых подробно рассматриваются различные темы:

* [Раздел 1](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter1): охватывает специфику работы с аудиоданными, включая методы обработки аудиоданных и их подготовку.
* [Раздел 2](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter2): познакомит с аудиоприложениями и научит использовать конвейеры 🤗 Transformers для решения различных задач, таких как 
классификация аудио и распознавание речи.
* [Раздел 3](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter3): познакомит с архитектурами аудио трансформеров, расскажет, чем они отличаются и для каких задач лучше всего подходят.
* [Раздел 4](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter4): научит создавать собственный классификатор музыкальных жанров.
* [Раздел 5](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter5): углубится в распознавание речи и построение модель для расшифровки записей совещаний.
* [Раздел 6](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter6): научит генерировать речь из текста.
* [Раздел 7](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter7): научит создавать реальные аудиоприложения с использованием трансформеров.

Каждый раздел включает в себя теоретическую часть, где вы получите глубокое понимание основных концепций и методов.
На протяжении всего курса мы предлагаем тестовые задания, которые помогут вам проверить свои знания и закрепить полученные навыки.
Некоторые главы также включают практические упражнения, где вы сможете применить полученные знания.

К концу курса вы получите прочную базу в области использования трансформеров для аудиоданных и будете 
хорошо подготовлены к применению этих методов для решения широкого круга задач, связанных с аудио.

Разделы курса будут выходить несколькими последовательными блоками со следующим графиком публикации:

| Раздел   | Дата публикации |
|---|-----------------|
| Раздел  0, Раздел 1, и Раздел 2  | 14 июня 2023   |
| Раздел  3, Раздел  4  | 21 июня 2023   |
| Раздел  5  | 28 июня 2023   |
| Раздел  6  | 5 июля 2023   |
| Раздел  7, Раздел  8  | 12 июля 2023   |

## Траектории обучения и сертификация

Не существует правильного или неправильного способа изучения этого курса. Все материалы данного курса являются 100% бесплатными, общедоступными и открытыми.
Вы можете изучать курс в удобном для вас темпе, однако мы рекомендуем проходить его по порядку.

Если вы хотите получить сертификат по окончании курса, мы предлагаем два варианта:

| Тип сертификата   | Требования                                                                                   |
|---|------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Сертификат о прохождении обучения  | Выполнить 80% практических заданий в соответствии с инструкциями.    |
| Cертификат c отличием | Выполнить 100% практических заданий в соответствии с инструкциями. |

В каждом практическом упражнении указаны критерии его выполнения. Если вы выполнили достаточное количество практических упражнений, чтобы претендовать 
на получение сертификата, обратитесь к последнему разделу курса, чтобы узнать, как его получить. Удачи!

## Зарегистрироваться на курс

Разделы этого курса будут выходить постепенно в течение нескольких недель. Мы рекомендуем вам подписаться на обновления курса,
чтобы не пропустить появление новых разделов. Учащиеся, подписавшиеся на обновления курса,
также первыми узнают о специальных социальных мероприятиях, которые мы планируем проводить.

[Зарегистрироваться](http://eepurl.com/insvcI)

Наслаждайтесь курсом!

