En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de Hugging Face dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica interactiva cómo utilizar eficazmente Hugging Face para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
El entrenamiento de Hugging Face está disponible como "entrenamiento en vivo en línea" o "entrenamiento en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Guayaquil o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Guayaquil.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Guayaquil - Mall del Sol
Mall del Sol, 4° Piso de las Torres del Centro Comercial, , Guayaquil , ecuador
El centro está en el cuarto piso de las Torres del Centro Comercial, la cuales constituyen el centro financiero y comercial ...
El centro está en el cuarto piso de las Torres del Centro Comercial, la cuales constituyen el centro financiero y comercial de la ciudad de Guayaquil. El centro cuenta con muy buen acceso, pues está cerca de las principales vías de Guayaquil, además está estratégicamente cerca del puerto y del aeropuerto internacional, a 5 minutos en carro. Servicio de bus o de taxi está disponible a la entrada del Centro Comercial “Mall del Sol”.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guayaquil (en el sitio o remota) está dirigida a científicos de datos, profesionales de aprendizaje automático e investigadores y entusiastas de PNL que desean utilizar Hugging Face para tareas de PNL de manera efectiva.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Utilice un modelo de transformador Hugging Face y ajústelo en un conjunto de datos específico. Obtenga la capacidad de abordar de forma independiente los desafíos comunes de la PNL. Cree y comparta sus demostraciones de modelos de manera efectiva. Agilice la optimización de sus modelos para la producción. Emplee Hugging Face Transformers para resolver una amplia gama de problemas de aprendizaje automático.
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