01장: 허깅페이스 알아보기
1.1 인공지능과 허깅페이스
___1.1.1 머신러닝과 딥러닝
___1.1.2 딥러닝을 위한 허깅페이스
1.2 트랜스포머
___1.2.1 트랜스포머 모델 구조
___1.2.2 멀티 헤드 어텐션
___1.2.3 마스크드 멀티 헤드 어텐션
1.3 파이토치 설치 및 환경 설정
___1.3.1 윈도우 / 리눅스
___1.3.2 리눅스(ROCm
___1.3.3 맥
___1.3.4 구글 코랩
1.4 허깅페이스 허브
___1.4.1 허깅페이스 알아보기
___1.4.2 Models 페이지 알아보기
___1.4.3 사전 학습된 모델 다운로드
1.5 허깅페이스 리포지터리
___1.5.1 모델 리포지터리 생성
___1.5.2 모델 파일 업로드
___1.5.3 push_to_hub 메서드를 통한 업로드
___1.5.4 Git을 통한 업로드
02장: 허깅페이스 트랜스포머
2.1 라이브러리 소개
___2.1.1 트랜스포머
___2.1.2 토크나이저
___2.1.3 데이터세트
___2.1.4 디퓨저
___2.1.5 가속화
2.2 모델 설정
___2.2.1 PretrainedConfig 클래스
___2.2.2 ModelConfig 클래스
2.3 토크나이저
___2.3.1 PreTrainedTokenizer 클래스
___2.3.2 ModelTokenizer 클래스
2.4 모델
___2.4.1 PreTrainedModel 클래스
___2.4.2 ModelModel 클래스
2.5 특징 추출
___2.5.1 ImageFeatureExtractor 클래스
___2.5.2 AudioFeatureExtractor 클래스
2.6 이미지 프로세서
___2.6.1 ImageProcessor 클래스
2.7 오토 클래스
___2.7.1 주요 Auto 클래스
2.8 파이프라인
___2.8.1 파이프라인 종류와 예시
___2.8.2 pipeline 함수
2.9 데이터세트
___2.9.1 선택,
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
허깅페이스 이해 및 활용 방법
트랜스포머 모델의 구조와 작동 원리 이해
허깅페이스 허브와 리포지터리를 활용한 모델 공유 및 관리
허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 이용한 모델 설정, 학습, 평가
자연어 처리 프로젝트(텍스트 분류, 요약, 질의 응답, 기계 번역, 텍스트 생성 실습
컴퓨터비전 프로젝트(이미지 분류, 객체 검출, 이미지 세그먼테이션 실습
멀티모달 프로젝트(이미지 캡셔닝, 문서 질의 응답, 시각적 질의 응답, 이미지 생성 실습
고급 기능(이미지 매칭, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 양자화, 분산 학습 실습
