#
Evenimentul de lansare a părții 2

Pentru lansarea părții 2 a cursului, am organizat un eveniment live cu două zile de prezentări înainte de un sprint de fine-tuning. Dacă l-ați ratat, puteți urmări prezentările care sunt toate listate mai jos!

##
Ziua 1: O viziune de ansamblu asupra Transformers și cum să îi antrenați

Thomas Wolf: Transfer Learning și nașterea bibliotecii Transformers

Thomas Wolf este co-fondator și Chief Science Officer la Hugging Face. Instrumentele create de Thomas Wolf și echipa Hugging Face sunt folosite în peste 5.000 de organizații de cercetare, inclusiv Facebook Artificial Intelligence Research, Google Research, DeepMind, Amazon Research, Apple, Allen Institute for Artificial Intelligence, precum și majoritatea departamentelor universitare. Thomas Wolf este inițiatorul și președintele principal al celei mai mari colaborări de cercetare care a existat vreodată în Inteligența Artificială: “BigScience”, precum și al unui set de biblioteci și instrumente utilizate pe scară largă. Thomas Wolf este, de asemenea, un educator prolific, un lider de opinie în domeniul Inteligenței Artificiale și Procesării Limbajului Natural, și un speaker invitat regulat la conferințe din întreaga lume https://thomwolf.io.

Jay Alammar: O introducere vizuală ușoară la modelele Transformers

Prin blog-ul său popular de ML, Jay a ajutat milioane de cercetători și ingineri să înțeleagă vizual instrumentele și conceptele de machine learning de la nivel de bază (ajungând în documentația NumPy, Pandas) până la cele de ultimă generație (Transformers, BERT, GPT-3).

Margaret Mitchell: Despre valori în dezvoltarea ML

Margaret Mitchell este o cercetătoare care lucrează pe Ethical AI, concentrându-se în prezent pe aspectele dezvoltării AI informate de etică în tehnologie. A publicat peste 50 de lucrări pe generarea limbajului natural, tehnologii asistate, computer vision și etica AI, și deține multiple brevete în domeniile generării de conversații și clasificării sentimentelor. Anterior a lucrat la Google AI ca Staff Research Scientist, unde a fondat și co-condus grupul Ethical AI de la Google, concentrat pe cercetarea fundamentală în etica AI și operaționalizarea eticii AI în cadrul Google. Înainte de a se alătura Google, a fost cercetătoare la Microsoft Research, concentrându-se pe generarea de la computer vision la limbaj; și a fost postdoc la Johns Hopkins, concentrându-se pe modelarea Bayesiană și extragerea informațiilor. Deține un doctorat în Computer Science de la Universitatea din Aberdeen și un master în lingvistică computațională de la Universitatea din Washington. În timp ce și-a luat diplomele, a lucrat din 2005-2012 pe machine learning, tulburări neurologice și tehnologii asistate la Oregon Health and Science University. A condus o serie de workshop-uri și inițiative la intersecția diversității, incluziunii, informaticii și eticii. Munca ei a primit premii de la Secretarul de Apărare Ash Carter și American Foundation for the Blind, și a fost implementată de multiple companii de tehnologie. Îi place grădinăritul, câinii și pisicile.

Matthew Watson și Chen Qian: Workflow-uri NLP cu Keras

Matthew Watson este inginer de machine learning în echipa Keras, cu focus pe API-uri de modelare de nivel înalt. A studiat Computer Graphics în timpul licenței și unui master la Stanford University. Aproape o majoră în engleză care s-a îndreptat către informatică, este pasionat de lucrul interdisciplinar și de a face NLP accesibil unei audiențe mai largi.

Chen Qian este inginer software din echipa Keras, cu focus pe API-uri de modelare de nivel înalt. Chen a obținut o diplomă de master în Electrical Engineering de la Stanford University, și este interesat în special de simplificarea implementărilor de cod ale sarcinilor ML și ML-ul la scară largă.

Mark Saroufim: Cum să antrenezi un model cu Pytorch

Mark Saroufim este Partner Engineer la Pytorch lucrând pe instrumente OSS de producție inclusiv TorchServe și Pytorch Enterprise. În viețile sale trecute, Mark a fost Applied Scientist și Product Manager la Graphcore, yuri.ai, Microsoft și NASA’s JPL. Pasiunea sa principală este să facă programarea mai distractivă.

Jakob Uszkoreit: Nu e stricat, așa că nu-l repara să-l stricăm

Jakob Uszkoreit este co-fondatorul Inceptive. Inceptive proiectează molecule de ARN pentru vaccinuri și terapeutice folosind deep learning la scară largă într-un ciclu strâns cu experimente de randament ridicat cu scopul de a face medicamentele bazate pe RNA mai accesibile, mai eficiente și mai aplicabile pe scară largă. Anterior, Jakob a lucrat la Google pentru mai mult de un deceniu, conducând echipe de cercetare și dezvoltare în Google Brain, Research și Search lucrând pe fundamentele deep learning, computer vision, înțelegerea limbajului și traducerea automată.

##
Ziua 2: Instrumentele de folosit

Lewis Tunstall: Antrenament simplu cu 🤗 Transformers Trainer

Lewis este inginer de machine learning la Hugging Face, concentrându-se pe dezvoltarea de instrumente open-source și pe a le face accesibile comunității mai largi. Este, de asemenea, co-autor al cărții O’Reilly Natural Language Processing with Transformers. Îl puteți urmări pe Twitter (@_lewtun) pentru sfaturi și trucuri NLP!

Matthew Carrigan: Funcționalități noi TensorFlow pentru 🤗 Transformers și 🤗 Datasets

Matt este responsabil pentru întreținerea TensorFlow la Transformers, și în cele din urmă va conduce o lovitură de stat împotriva facțiunii PyTorch incumbente, care probabil va fi coordonată prin contul său de Twitter @carrigmat.

Lysandre Debut: Hugging Face Hub ca mijloc de colaborare și partajare a proiectelor de Machine Learning

Lysandre este Machine Learning Engineer la Hugging Face unde este implicat în multe proiecte open source. Scopul său este să facă Machine Learning accesibil pentru toată lumea prin dezvoltarea de instrumente puternice cu un API foarte simplu.

Lucile Saulnier: Obțineți propriul tokenizer cu 🤗 Transformers & 🤗 Tokenizers

Lucile este inginer de machine learning la Hugging Face, dezvoltând și susținând utilizarea instrumentelor open source. Este, de asemenea, implicată activ în multe proiecte de cercetare în domeniul Procesării Limbajului Natural, cum ar fi antrenamentul colaborativ și BigScience.

Sylvain Gugger: Supraîncărcați bucla de antrenament PyTorch cu 🤗 Accelerate

Sylvain este Research Engineer la Hugging Face și unul dintre principalii întreținători ai 🤗 Transformers și dezvoltatorul din spatele 🤗 Accelerate. Îi place să facă antrenamentul modelelor mai accesibil.

Merve Noyan: Prezentați demo-urile modelelor cu 🤗 Spaces

Merve este developer advocate la Hugging Face, lucrând la dezvoltarea de instrumente și construirea de conținut în jurul lor pentru a democratiza machine learning pentru toată lumea.

Abubakar Abid: Construirea aplicațiilor de Machine Learning rapid

Abubakar Abid este CEO-ul Gradio. A primit licența în Bachelor of Science în Electrical Engineering și Computer Science de la MIT în 2015, și doctoratul în Applied Machine Learning de la Stanford în 2021. În rolul său ca CEO al Gradio, Abubakar lucrează pentru a face modelele de machine learning mai ușor de demonstrat, depanat și implementat.

Mathieu Desvé: AWS ML Vision: Făcând Machine Learning accesibil pentru toți clienții

Entuziast al tehnologiei, maker în timpul liber. Îmi plac provocările și rezolvarea problemelor clienților și utilizatorilor, și lucrul cu oameni talentați pentru a învăța în fiecare zi. Din 2004, lucrez în multiple poziții comutând între frontend, backend, infrastructură, operațiuni și management. Încerc să rezolv probleme tehnice și manageriale comune într-o manieră agilă.

Philipp Schmid: Antrenament gestionat cu Amazon SageMaker și 🤗 Transformers

Philipp Schmid este Machine Learning Engineer și Tech Lead la Hugging Face, unde conduce colaborarea cu echipa Amazon SageMaker. Este pasionat de democratizarea și punerea în producție a modelelor NLP de ultimă generație și îmbunătățirea ușurinței de utilizare pentru Deep Learning.

< > Update on GitHub