Hugging Face 正在推出一個免費且開放的機器學習課程，以使人工智慧 (AI) 更加可及。
Smöl 課程（“小” 課程）指導學習者建立、訓練和微調機器學習模型。該課程基於 SmolLM2 系列模型，並結合 GitHub 上可用的課程材料的見解，提供實踐性的學習方法，使用開源工具和真實數據集。該課程在 GitHub 上提供，包含有關 SmolLM2 模型及其實際應用的詳細資訊，提供互動和引人入勝的學習體驗。
專注於可及性和合作
這一倡議與 Hugging Face 的使命相符，即使 AI 教育對盡可能多的人可及。傳統上，機器學習僅限於擁有高級學位或專業資源的人，但 Hugging Face 提供了一種實用且無成本的學習方式，讓任何人都能學習。
Smöl 課程的 GitHub 存儲庫提供逐步的指導，幫助用戶設置環境、構建模型和訓練模型。內容設計簡單且實用，代碼示例讓學習者能夠看到 AI 的實際運作，而不僅僅是閱讀相關內容。
該課程還強調合作。這是一個由社區驅動的項目，Hugging Face 鼓勵學習者進行貢獻、分享想法和提出問題。這種合作有助於參與者加深理解，並與 AI 社區中的其他人建立聯繫。
降低 AI 的進入門檻
進入機器學習可能會讓人感到畏懼。Smöl 課程是公開可用的，歡迎各種背景的學習者。沒有費用，且專注於實際應用，這對於自學或希望轉向 AI 的人來說是一個寶貴的資源。
隨著 AI 的採用不斷增長，對於熟練專業人才的需求與可及學習資源之間存在著差距。通過提供可及的 AI 教育，Hugging Face 有助於填補這一差距，並支持未來 AI 專業人才的成長。
如何開始
Smöl 課程在 GitHub 上可用。無論您是希望提高技能的經驗豐富的開發人員，還是對機器學習感到好奇的初學者，Hugging Face 的方法都能幫助將好奇心轉化為實用技能。
通過這一倡議，Hugging Face 展示了其對開放 AI 教育的承諾。Smöl 課程是邁向 AI 更具包容性的未來的一步。
請查看 GitHub 頁面上的完整課程。這項研究的所有貢獻歸功於該項目的研究人員。此外，別忘了在 Twitter 上關注我們，加入我們的 Telegram 頻道和 LinkedIn 群組。如果您喜歡我們的工作，您一定會喜歡我們的電子報。別忘了加入我們的 60k+ ML SubReddit。
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Shobha 是一名數據分析師，擁有開發創新機器學習解決方案的成功經歷，能夠驅動商業價值。
