#
Hugging Face Sesle Makine Öğrenmesi Kursuna Hoş Geldiniz!

Ses için transformer kullanımı kursuna hoş geldiniz. Zamanla birlikte transformer’ların çok yönlü ve güçlü derin öğrenme mimarilerinden biri olduklarına şahit olduk. Transformer kullanarak doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve ses işleme dahil olmak üzere geniş bir yelpazede son teknoloji sonuçları elde edebilirsiniz.

Bu kursta, transformer’ların ses verilerinde nasıl kullanılabileceklerini keşfedeceğiz. Konuşma tanıma, ses sınıflandırma veya metinden konuşma üretme gibi farklı görevlerle ve transformer’larla ilgiliyseniz, bu kurs tam size göre.

Bu modellerin neler yapabileceğini size göstermek için, aşağıdaki demo içinde birkaç kelime söyleyin ve modelin gerçek zamanlı olarak bunları yazıya döküşünü izleyin!

Kurs boyunca, ses verileriyle çalışmayı, farklı transformer mimarilerini öğrenecek ve güçlü öneğitimli modelleri kullanarak kendi ses transformer’larınızı eğiteceksiniz.

Bu kurs, derin öğrenme alanında bir geçmişi olan ve transformer’lar hakkında genel bir aşinalığa sahip öğrenciler için tasarlanmıştır. Ses verilerinin işlenmesinde herhangi bir uzmanlık gerekmemektedir. Transformer’lar konusundaki anlayışınızı tazelemeye ihtiyacınız varsa, temel transformer konularına daha fazla detay veren NLP Kursuna göz atabilirsiniz.

##
Kurs takımıyla tanış

Sanchit Gandhi, Hugging Face’de Makine Öğrenimi Araştırma Mühendisi

Merhaba, adım Sanchit! Hugging Face’in açık kaynak ekibinde ses için makine öğrenimi araştırma mühendisi olarak çalışıyorum. Uzmanlık alanım otomatik konuşma tanıma ve çeviri, ve şu anki hedefim ise ses modellerini daha hızlı, daha hafif ve kullanımı daha kolay hale getirmek. 🤗

Matthijs Hollemans, Hugging Face’de Makine Öğrenimi Araştırma Mühendisi

Adım Matthijs! Hugging Face’in açık kaynak ekibinde ses için makine öğrenimi mühendisi olarak çalışıyorum. Aynı zamanda ses sentezleyicileri nasıl yazılacağı üstüne bir kitap yazarıyım ve boş zamanlarınızda ses eklentileri oluşturuyorum.

Maria Khalusova, Hugging Face’de Doküman & Kurs Hazırlayıcı

Adım Maria! Transformers ve diğer açık kaynak araçlarını daha erişilebilir hale getirmek için eğitim içeriği ve dokümentasyon yazıyorum. Karmaşık teknik kavramları basitleştiriyor ve insanların son teknolojilerle nasıl başlayacaklarını anlamalarına yardımcı oluyorum.

Vaibhav Srivastav, Hugging Face’de Makine Öğrenimi Geliştirici Destek Mühendisi

Ben Vaibhav (VB) ve Hugging Face Açık Kaynak ekibinde Ses için Geliştirici Destek Mühendisiyim. Düşük kaynaklı Metinden Sese (Text to Speech) Makine Öğrenmesi araştırmaları yapıyor ve en son ses araştırmalarını geniş kitlelere ulaştırmaya yardımcı oluyorum.

##
Kurs Yapısı

Kurs, derinlemesine çeşitli konuları kapsayan birkaç üniteye ayrılmıştır:

- 1.Ünite: Ses verileriyle çalışmanın özel detaylarını, ses işleme tekniklerini ve veri hazırlamayı öğrenin.
- 2.Ünite: Ses uygulamalarını tanıyın ve farklı görevler için 🤗 Transformers borularını kullanmayı öğrenin, bunlar arasında ses sınıflandırma ve konuşma tanıma bulunur.
- 3.Ünite: Ses transformer mimarilerini keşfedin, nasıl farklılaştıklarını öğrenin ve en iyi uydukları görevleri öğrenin.
- 4.Ünite: Kendi müzik türü sınıflandırıcınızı nasıl oluşturacağınızı öğrenin.
- 5.Ünite: Konuşma tanımaya derinlemesine inin ve toplantı kayıtlarını metne geçirmek için bir model eğitin.
- 6.Ünite: Metinden konuşma üretmeyi öğrenin.
- 7.Ünite: Transformer’larla gerçek dünya ses uygulamaları nasıl oluşturulduğunu öğrenin.

Her ünite, temel kavramları ve teknikleri derinlemesine anlayacağınız teorik bir bileşen içerir. Kurs boyunca bilginizi test etmenize ve öğrenmeyi pekiştirmenize yardımcı olmak için bazı bölümlerde sınavlar sunuyoruz. Bazı bölümler ayrıca uygulamalı eğitim deneylerini içerir, burada öğrendiklerinizi uygulama fırsatına sahip olacaksınız.

Kursun sonunda, ses verileri için transformer kullanımında güçlü bir temeliniz olacak ve bu teknikleri çeşitli sesle ilgili görevlere başarıyla uygulayabileceksiniz.

Kurs birimleri, aşağıdaki yayın programıyla ardışık bloklar halinde yayımlanacaktır:

Üniteler | Yayınlanma Tarihi
--- | ---
0.Ünite, 1.Ünite ve 2.Ünite | 14 Haziran 2023
3.Ünite, Unit 4 | 21 Haziran 2023
5.Ünite | 28 Haziran 2023
6.Ünite | 5 Temmuz 2023
7.Ünite, 8.Ünite | 12 Temmuz 2023

##
Öğrenme yolları ve sertifikasyon

Bu kursu almanın doğru veya yanlış bir yolu yoktur. Bu kursun tüm materyalleri %100 ücretsiz, kamuya açık ve açık kaynaktır. Kursu kendi hızınıza göre alabilirsiniz, ancak birimleri sıralı bir şekilde geçmenizi öneririz.

Kursu tamamladıktan sonra sertifika almak isterseniz, iki seçeneğimiz bulunmaktadır:

Sertifika türü | Gereklilikler
--- | ---
Tamamlama Sertifikası | Talimatlar doğrultusunda uygulamalı eğitim egzersizlerin %80’ini tamamlayın.
Onur Sertifikası | Talimatlar doğrultusunda uygulamalı eğitim egzersizlerin %100’ünü tamamlayın.

Her uygulamalı eğitim egzersiz, tamamlama kriterlerini belirtir. Sertifikalardan herhangi biri için yeterli sayıda uygulamalı eğitim egzersizi tamamladığınızda, sertifikanızı nasıl alabileceğinizi öğrenmek için kursun son birimine başvurun. İyi şanslar!

##
Kursa kayıt ol

Bu kursun birimleri birkaç hafta boyunca aşamalı olarak yayınlanacaktır. Yeni birimler yayınlandığında bunları kaçırmamak için kurs güncellemelerine kaydolmanızı öneriyoruz. Kurs güncellemelerine kaydolan öğrenciler, düzenlemeyi planladığımız özel sosyal etkinlikler hakkında da ilk bilgi sahibi olacaklardır.

KAYIT OL

Kursun keyfini çıkarın!

< > Update on GitHub