推出 Hugging Face 教育计划 🤗
鉴于机器学习将构成绝大多数的软件开发，非技术人员将越来越多地接触到人工智能系统，人工智能的主要挑战之一是调整和提高员工技能。同时，支持教职员工主动将人工智能的伦理和关键问题纳入考虑也变得越来越必要。
作为一家致力于机器学习民主化的开源公司，Hugging Face 认为教育全球各地不同背景的人至关重要。
我们在 2022 年 3 月启动了 ML demo.cratization tour，Hugging Face 的专家们向来自 16 个国家的 1000 多名学生教授了关于“协同构建机器学习”的实践课程。我们的新目标是：到 2023 年底，向 500 万人教授机器学习。
这篇博文将概述我们如何实现围绕教育的目标。
🤗 普惠教育
🗣️ 我们的目标是让每个人都能理解机器学习的潜力和局限性。我们相信，这样做将有助于推动该领域向着对整个社会产生净效益的方向发展。
我们现有的一些努力示例：
- 我们以非常易懂的方式描述了 ML 模型的不同用途（摘要、文本生成、对象检测……），
- 我们允许每个人通过模型页面上的小部件直接在浏览器中试用模型，从而降低了技术门槛（示例），
- 我们记录并警示系统中已识别的有害偏见（如 GPT-2）。
- 我们提供工具来创建开源的 ML 应用，让任何人都能一键理解 ML 的潜力。
🤗 初学者教育
🗣️ 我们希望通过提供在线课程、实践工作坊和其他创新技术，降低成为机器学习工程师的门槛。
- 我们提供一个关于自然语言处理（NLP）和更多领域（即将推出）的免费课程，使用 Hugging Face 生态系统中的免费工具和库。它完全免费且无广告。本课程的最终目标是学习如何将 Transformers 应用于（几乎）任何机器学习问题！
- 我们提供一个关于深度强化学习的免费课程。在本课程中，您可以学习深度强化学习的理论和实践，学会使用著名的深度强化学习库，在独特的环境中训练智能体，只需一行代码即可将您训练好的智能体发布到 Hugging Face Hub，以及更多内容！
- 我们提供一个关于如何为您的机器学习模型构建 交互式演示 的免费课程。本课程的最终目标是让机器学习开发者能够轻松地向包括非技术团队或客户在内的广大受众展示他们的工作，研究人员能更容易地复现机器学习模型和行为，最终用户能更容易地识别和调试模型的故障点，等等！
- Hugging Face 的专家们编写了一本关于 Transformers 及其在各种 NLP 任务中的应用的书。
除了这些努力，许多团队成员还参与了其他教育活动，例如：
- 参与聚会、会议和工作坊。
- 创建播客、YouTube 视频和博客文章。
- 组织活动，为任何人提供免费 GPU，以便能够训练和共享模型，并为它们创建演示。
🤗 讲师教育
🗣️ 我们希望通过工具赋能教育工作者，并提供协作空间，让学生可以使用开源技术和最先进的机器学习模型构建机器学习。
我们为教育工作者提供免费的基础设施和资源，以便快速向学生介绍机器学习的实际应用，让学习变得更有趣。通过在 Hub 上免费创建一个教室，讲师可以将他们的课堂转变为协作环境，学生可以在这里使用免费的开源技术和最先进的模型学习和构建由 ML 驱动的应用程序。
我们整理了一个已翻译成 8 种语言的免费工具包，机器学习或数据科学的讲师可以用它来轻松准备实验、作业或课程。内容是自包含的，因此可以轻松地整合到现有课程中。这些内容是免费的，并使用了著名的开源技术（🤗 transformers、gradio 等）。请随意选择一个教程并进行教学！
2️⃣ 使用 Gradio 和 Hugging Face 构建和托管机器学习演示
3️⃣ Transformers 入门
我们正在组织一个专门的免费工作坊（6 月 6 日），内容是如何在您的机器学习和数据科学课程中教授我们的教育资源。欢迎注册。
我们目前正在与大学讲师合作，进行一次全球巡回教学，向超过 10000 名学生教授我们的一个核心主题：如何协同构建机器学习？您可以通过 ML demo.cratization tour 计划邀请 Hugging Face 团队的成员为您的班级举办课程。
🤗 教育活动与新闻
- 09/08[活动]：阿根廷时间下午 2 点 (GMT-3) 的 ML Demo.cratization tour。链接在此
🔥 我们目前正在为课程创作更多内容，敬请期待！
