ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
کتاب Hugging Face in Action نوشتهی Wei-Meng Lee، یکی از جامعترین منابع آموزشی برای یادگیری کار با پلتفرم Hugging Face است؛ پلتفرمی که بهعنوان قلب تپندهی دنیای هوش مصنوعی متنباز شناخته میشود.
در این کتاب، نویسنده بهصورت گامبهگام نشان میدهد که چگونه میتوان با استفاده از کتابخانهها، مدلها و ابزارهای Hugging Face پروژههای هوش مصنوعی قدرتمند و کاربردی ساخت — از پردازش زبان طبیعی (NLP) گرفته تا بینایی ماشین (Computer Vision) و حتی طراحی رابط کاربری هوش مصنوعی با Gradio.
این کتاب نه فقط یک مرجع آموزشی، بلکه یک نقشهی راه کامل برای ساخت سیستمهای هوش مصنوعی نسل جدید است. اگر میخواهی یاد بگیری چطور مدلهای زبانی بزرگ، چتباتها، سیستمهای پرسشوپاسخ یا اپلیکیشنهای مبتنی بر داده را با استفاده از ابزارهای Hugging Face توسعه دهی، این کتاب دقیقاً همان چیزی است که نیاز داری.
دنیای هوش مصنوعی بهسرعت در حال رشد است و Hugging Face در قلب این تحول قرار دارد.
کتاب Hugging Face in Action به تو کمک میکند تا با تمام جنبههای این پلتفرم آشنا شوی — از کار با مدلهای ترنسفورمر گرفته تا ساخت اپلیکیشنهای هوش مصنوعی آمادهی اجرا.
نویسنده با توضیحی ساده، روان و پروژهمحور، به توسعهدهندگان Python یاد میدهد که چگونه از ابزارهای Hugging Face برای انجام کارهای واقعی مانند تحلیل متن، تولید محتوا، طبقهبندی تصاویر، و ساخت رابطهای هوش مصنوعی تعاملی استفاده کنند.
Hugging Face فقط یک کتابخانه نیست؛ بلکه یک اکوسیستم کامل متنباز برای مهندسان هوش مصنوعی و دانشمندان داده است. این پلتفرم شامل صدها مدل از پیش آموزشدادهشده، دیتاستهای متنوع، ابزارهای کمکی و حتی محیطهای میزبانی مدلها است.
کتاب به شما نشان میدهد چگونه میتوانید از هر بخش این اکوسیستم بهدرستی استفاده کنید تا سریعتر، کارآمدتر و هوشمندتر برنامه بسازید.
از Hugging Face Transformers برای اجرای مدلهای زبانی و تصویری گرفته تا Hugging Face Spaces برای میزبانی پروژهها و Gradio برای ساخت رابط کاربری — تمام ابزارهای مهم در این کتاب پوشش داده شدهاند.
در این کتاب یاد میگیری چگونه از کتابخانهی معروف Transformers برای انجام وظایف متنوع پردازش زبان طبیعی مانند تحلیل احساسات، خلاصهسازی متن، ترجمه و تولید محتوا استفاده کنی.
تمام مراحل از نصب، تنظیم و فراخوانی مدلها تا ارزیابی عملکرد و بهینهسازی پوشش داده شدهاند.
کتاب فقط به NLP محدود نمیشود. در فصلهای میانی، پروژههای عملی مرتبط با بینایی ماشین معرفی میشوند تا بتوانی از مدلهای ترنسفورمر برای تشخیص اشیا، طبقهبندی تصاویر و تحلیل بصری دادهها بهره بگیری.
یکی از بخشهای کلیدی Hugging Face، کتابخانهی Datasets است. نویسنده بهصورت کامل آموزش میدهد چگونه دادهها را جستوجو، بارگذاری، تقسیمبندی، و برای آموزش مدلها آمادهسازی کنی.
در این بخش میآموزی چگونه بدون نیاز به کدنویسی سنگین، با قابلیت AutoTrain مدلهای سفارشی خودت را آموزش دهی. این ویژگی یکی از ابزارهای محبوب Hugging Face است که فرآیند یادگیری ماشین را ساده و خودکار میکند.
کتاب به موضوع جذاب عاملهای خودکار هوش مصنوعی نیز میپردازد؛ برنامههایی که قادرند وظایف را بهصورت مستقل اجرا کنند. نویسنده با مثالهای واقعی نشان میدهد چگونه این عاملها را بسازی و مدیریت کنی.
در فصلهای مربوط به LangChain و LlamaIndex یاد میگیری چگونه از مدلهای زبانی بزرگ در برنامههای خود استفاده کنی و سیستمهایی طراحی نمایی که قادر به استدلال، پاسخدهی و تحلیل اطلاعات متنی باشند.
اگر به طراحی تصویری علاقه داری، LangFlow این امکان را فراهم میکند تا با درگ و دراپ (Drag & Drop)، زنجیرههای پردازش داده و مدلهای هوش مصنوعی را بهصورت بصری بسازی. کتاب نحوهی استفاده از LangFlow را گامبهگام آموزش میدهد.
یکی از پرکاربردترین بخشهای کتاب، آموزش کار با Gradio است؛ ابزاری که به تو اجازه میدهد با چند خط کد ساده، برای مدلهای هوش مصنوعی خود رابط کاربری تحت وب بسازی.
از ساخت فرمهای ساده تا داشبوردهای تعاملی — همه چیز با مثالهای واقعی توضیح داده شده است.
اگر نمیخواهی از سرورهای ابری استفاده کنی، کتاب توضیح میدهد چگونه میتوان مدلهای زبانی را بهصورت محلی (Local) روی سیستم خود اجرا کرد. با ابزار GPT4All یاد میگیری بدون اتصال اینترنتی، مدلهای قدرتمند را اجرا و آزمایش کنی.
در فصلهای پایانی، یاد میگیری چگونه از مدلهای زبانی برای جستوجو و تحلیل دادههای ذخیرهشده روی سیستم خود استفاده کنی. این بخش کاربردی بهویژه برای توسعهدهندگان داده و متخصصان تحقیقاتی مفید است.
مطالعهی کتاب Hugging Face in Action به شما کمک میکند تا بهصورت عملی با کل اکوسیستم Hugging Face آشنا شوید.
در طول مطالعه، مهارتهای زیر را بهدست میآورید:
تسلط بر Transformers و Pipelines برای وظایف متنی و تصویری
آشنایی با Datasets و روشهای بهینهسازی دادهها
آموزش مدلهای اختصاصی با AutoTrain
ساخت عاملهای هوشمند و سیستمهای مستقل
توسعه اپلیکیشنهای هوش مصنوعی با LangChain و LlamaIndex
طراحی رابطهای کاربری با Gradio
اجرای محلی مدلها با GPT4All
و در نهایت، پرسوجو و تحلیل دادههای محلی با مدلهای زبانی
Wei-Meng Lee یک متخصص فناوری و بنیانگذار مؤسسهی Developer Learning Solutions است. او سالها تجربه در زمینهی آموزش، برنامهنویسی و پیادهسازی سیستمهای هوش مصنوعی دارد و با نگارش این کتاب، تلاش کرده مفاهیم پیچیده را به سادهترین شکل ممکن آموزش دهد.
فصل ۱: معرفی پلتفرم Hugging Face
فصل ۲: شروع کار با ابزارها و محیط
فصل ۳: استفاده از Transformers و Pipelines برای پردازش زبان طبیعی
فصل ۴: کاربرد Hugging Face در بینایی ماشین
فصل ۵: بررسی و پردازش دیتاستها
فصل ۶: تنظیم و آموزش مدلهای از پیش آموزشدادهشده
فصل ۷: ساخت برنامههای مبتنی بر LLM با LangChain و LlamaIndex
فصل ۸: طراحی تصویری پروژهها با LangFlow
فصل ۹: برنامهنویسی عاملهای خودکار
فصل ۱۰: ساخت رابط کاربری تحت وب با Gradio
فصل ۱۱: اجرای مدلهای LLM بهصورت محلی با GPT4All
فصل ۱۲: جستوجو در دادههای محلی با مدلهای زبانی
فصل ۱۳: اتصال مدلها به دنیای واقعی با Model Context Protocol
کتاب Hugging Face in Action بهعنوان یکی از بهترین منابع یادگیری عملی هوش مصنوعی، تمام جنبههای اکوسیستم Hugging Face را پوشش میدهد.
چه بخواهی یک چتبات بسازی، چه بخواهی سیستمهای تحلیلی یا رابطهای هوشمند طراحی کنی، این کتاب تمام ابزارهای لازم را به تو معرفی میکند.
اگر با Python، NumPy و Pandas آشنا هستی، میتوانی بدون پیشزمینهی خاصی در هوش مصنوعی، یادگیری را آغاز کنی و در پایان کتاب، توانایی ساخت اپلیکیشنهای هوش مصنوعی کامل را به دست آوری.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران