Hugging Face Grundlagen für KI mit Schwerpunkt auf Anwendungen 1. Einführung in Hugging Face und Transformer-Modelle: Überblick über NLP und seine Anwendungen, Einführung in Transformer-Architektur, Rolle von Hugging Face in der KI-Community 2. Installation und Konfiguration von Hugging Face: Einrichtung der Entwicklungsumgebung, Installation der Transformers-Bibliothek, Erste Schritte mit vortrainierten Modellen 3. Textklassifikation mit Hugging Face: Einführung in Klassifikationsaufgaben, Datenvorbereitung und -labeling, Training eines Modells für Textklassifikation 4. Textgenerierung und -vervollständigung: Techniken zur Textgenerierung, Verwendung von GPT-2 und GPT-3, Anwendungsszenarien für Textgenerierung 5. Feinabstimmung von Modellen: Einführung in Fine-Tuning-Prozesse, Techniken zur Anpassung an spezifische Daten, Evaluierung der Modellleistung 6. Transfer Learning in NLP: Konzept des Transfer Learning, Anwendungsbeispiele in der Praxis, Vergleich zwischen Fine-Tuning und Feature-Extraction 7. Praktische Anwendung von Hugging Face in Projekten: Entwicklung eines eigenen NLP-Projekts, Integration von Hugging Face-Modellen in Anwendungen, Präsentation der Projektergebnisse 8. Zukunft der NLP mit Hugging Face: Trends und Entwicklungen in NLP, Einführung in neue Modelle und Technologien, Diskussion über die Auswirkungen auf verschiedene Branchen