Mga Batayan ng Generative AI gamit ang Hugging Face โ€” WalkSelf
โ˜… 4.2 (4) โฑ 2 oras 42 min ๐Ÿ“š 27 aralin ๐ŸŽง Audio version

Mga Batayan ng Generative AI gamit ang Hugging Face

Matutong maghanap, mag-fine-tune, at mag-deploy ng Large Language Models para sa sarili mong mga aplikasyong nakabatay sa teksto.

  • ๐Ÿ’ฌ AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • ๐Ÿ• Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline โ€” mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • ๐ŸŒ Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko โ€” lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Handa ka na bang gumawa ng mga aplikasyon gamit ang makapangyarihang language models ngunit hindi sigurado kung saan magsisimula? Ang kursong ito ay nagbibigay ng malinaw at nakabatay sa teksto na landas patungo sa mundo ng generative AI gamit ang mahahalagang tool mula sa Hugging Face ecosystem. Sa pagtatapos ng kursong ito, mauunawaan mo ang kumpletong workflow para sa pagtatrabaho sa Large Language Models (LLMs). Lilipat ka mula sa mga pangunahing konsepto tulad ng Transformers at tokenization patungo sa mga praktikal na kasanayan na kinakailangan upang i-customize ang mga pre-trained model para sa mga tiyak na gawain, tulad ng pagbubuod ng teksto (text summarization) at paggawa ng malikhaing nilalaman (creative content generation). Ano ang matututunan mo: - Unawain ang mga pangunahing konsepto sa likod ng Transformers at Large Language Models. - Mag-navigate sa Hugging Face Hub upang maghanap at gumamit ng mga pre-trained model at dataset. - Sanayin ang proseso ng tokenization upang ihanda ang iyong data ng teksto para sa input ng modelo. - Magsanay sa pag-fine-tune ng isang umiiral na LLM sa isang custom dataset upang iakma ito para sa isang tiyak na gawain. - Ilapat ang parameter-efficient fine-tuning (PEFT) techniques upang sanayin ang mga modelo na may mas kaunting compute. - Matutong i-optimize ang mga modelo para sa inference gamit ang mga pamamaraan tulad ng quantization. - Tuklasin ang mga karaniwang pattern ng aplikasyon ng LLM, kasama ang Retrieval-Augmented Generation (RAG). Nagsisimula ang kurso sa foundational theory bago magpatuloy sa hands-on exercises na sumasaklaw sa data preparation, model selection, fine-tuning, at optimization. Magbabasa ka ng detalyadong paliwanag at magsasagawa ng pagsasanay gamit ang mga nakasulat na halimbawa upang buuin ang iyong mga kasanayan nang paunti-unti. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula. Walang kinakailangang naunang karanasan sa Hugging Face o deep learning, bagama't makakatulong ang pangunahing pag-unawa sa Python. Simulan ang iyong paglalakbay sa mundo ng generative AI ngayon.

Ang makukuha mo

  • ๐Ÿ“œ Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • ๐Ÿ’ฌ Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • ๐ŸŽง Kasama ang audio version
    Mag-aral kahit saan โ€” hindi kailangan ng screen
  • โ™พ๏ธ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • ๐Ÿ“ฑ Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • ๐Ÿ’ธ 14-day refund
    Walang tanong
  • โšก Maikli at focused
    2 oras 42 min ng practical content

Mga review (4)

Szabรณ Istvรกn HU Verified learner
โ˜… 5 ยท 16.08.2026

This was a great learning experience. Very clear explanations and a logical flow that made complex ideas easy to grasp.

Elena Gutiรฉrrez PA
โ˜… 4 ยท 16.08.2026

This course exceeded my expectations. The real-world applications discussed are incredibly useful. Great job!

Paula Navarro PE Verified learner
โ˜… 4 ยท 21.07.2026

A good introduction. The structure was mostly clear, but I wish there were a few more real-world examples. Still, learned a lot.

Paola Guzmรกn MX Verified learner
โ˜… 4 ยท 23.06.2026

It's a good course if you have some prior knowledge. For absolute beginners, some concepts might be a bit challenging. The structure is logical, though.

Magsulat ng review

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos โ€” ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card โ€” secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo โ€” full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course โ€” balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing