허깅페이스 최신 무료 강좌들

현재 허깅페이스에서 진행하는 몇가지 무료 강좌들이 있어 소개합니다. 관심있는 분들을 들어가서 보시면 도움이 될듯 합니다.

1. LLM 강의(한글 지원)

챕터 1~4에서는 Transformers 라이브러리의 핵심 개념에 대해 소개합니다. 이 부분을 마치면 트랜스포머 모델의 동작 원리를 이해하실 수 있고, Hugging Face Hub에서 모델을 사용하여 데이터셋으로 미세 조정(fine-tune)한 후 Hub에 모델을 공유하는 방법까지 터득하게 될 것입니다!

챕터 5~8은 본격적으로 고전 NLP 업무를 수행하기 앞서, Datasets와 Tokenizers의 기초에 대해 알아봅니다. 이 부분을 모두 학습하시면 일반적인 NLP 문제를 스스로 해낼 수 있게 됩니다.

챕터 9~12에서는 트랜스포머 모델이 NLP 문제를 넘어, 음성 처리 및 컴퓨터 비전에 어떻게 활용되는지 탐구합니다. 이 과정에서 모델 데모를 구축하고 공유하는 방법과 이를 프로덕션 환경에 최적화하는 방법을 공부합니다. 이러한 과정을 거쳐서, 여러분들은 거의 모든 기계 학습(머신 러닝) 문제에 Transformers를 적용할 준비를 갖추게 됩니다!

https://huggingface.co/learn/llm-course/ko/chapter1/1

2. AI Agent 코스(한글 지원)

해당 코스에서는 다음과 같은 내용을 학습합니다:

• 📖 AI 에이전트의 이론, 설계, 실전 활용에 대해 공부합니다.
• 🧑‍💻 smolagents, LangChain, and LlamaIndex 등의 AI 에이전트 라이브러리 활용법을 배웁니다.
• 💾 Hugging Face Hub에 자신이 만든 에이전트를 공유하고, 커뮤니티에서 제작한 에이전트를 탐색합니다.
• 🏆 다른 학습자의 에이전트와 비교 평가하는 챌린지에 참여합니다.
• 🎓 과제를 완료하면 수료 인증서를 받을 수 있습니다.

https://huggingface.co/learn/agents-course/ko/unit0/introduction

3. 심층 강화 학습 코스

이 과정에서는 다음을 학습하게 됩니다.

• 📖 이론과 실제에서 심층 강화 학습을 연구합니다 .
• 🧑‍💻 Stable Baselines3 , RL Baselines3 Zoo , Sample Factory 및 CleanRL 과 같은 유명한 Deep RL 라이브러리를 사용하는 방법을 알아보세요 .
• 🤖 SnowballFight , Huggy the Doggo 🐶 , VizDoom(Doom) 과 같은 독특한 환경과 Space Invaders , PyBullet 등  의 고전적인 환경 에서 에이전트를 훈련하세요 .
• 💾 한 줄의 코드로 훈련된 에이전트를 허브에 공유 하고 커뮤니티에서 강력한 에이전트를 다운로드하세요.
• 🏆 다른 팀과 에이전트를 평가하는 챌린지에 참여하세요 . 또한, 훈련시킨 에이전트와도 경쟁할 수 있습니다.
• 🎓 과제의 80%를 완료하면 수료증을 받으세요 .

https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction

4. 컴퓨터 비전 코스

이 과정은 이론, 실습 튜토리얼, 흥미로운 과제로 구성되어 있습니다.

• 이론 부분 : 이 섹션에서는 컴퓨터 비전의 이론적 원리를 다루며 실제 예를 들어 자세히 설명합니다.
• 실습 튜토리얼 : Google Colab 노트북을 사용하여 주요 컴퓨터 비전 모델을 훈련하고 적용하는 방법을 학습합니다.

이 과정에서는 컴퓨터 비전의 기본부터 최신 기술까지 모든 것을 다룹니다. 다양한 기초 주제를 포함하여 구성되어 오늘날 컴퓨터 비전이 그토록 큰 영향력을 발휘하는 이유를 종합적으로 이해할 수 있도록 돕습니다.

https://huggingface.co/learn/computer-vision-course/unit0/welcome/welcome

5. 오디오 코스(한글 지원)

이 코스는 다양한 주제를 심도 있게 다루는 여러 단원으로 구성되어 있습니다:

• 1단원: 오디오 처리 및 데이터 준비 등 오디오 데이터를 다루는 방법을 배웁니다.
• 2단원: 오디오의 응용방법을 알아보고, 오디오 분류 및 음성 인식과 같은 다양한 작업을 위해 🤗 트랜스포머 파이프라인을 사용하는 방법을 배웁니다.
• 3단원: 오디오 트랜스포머 아키텍처를 탐구하고, 그 차이를 배우며, 어떤 작업에 가장 적합한지 알아봅니다.
• 4단원: 여러분만의 음악 장르 분류기를 만듭니다.
• 5단원: 음성 인식에 대해 더 자세히 알아보고, 회의 녹음을 위한 모델을 만듭니다.
• 6단원: 텍스트에서 음성을 생성하는 방법을 배웁니다.
• 7단원: 트랜스포머를 이용하여 오디오에서 다른 오디오로 바꾸는 법을 배웁니다.

https://huggingface.co/learn/audio-course/ko/chapter0/introduction

6. 확산 모델 코스

이 무료 과정에서는 다음을 배울 수 있습니다.

• 👩‍🎓 확산 모델의 이론을 연구하세요
• 🧨 인기 있는 🤗 Diffusers 라이브러리를 사용하여 이미지와 오디오를 생성하는 방법을 알아보세요.
• 🏋️‍♂️ 처음부터 직접 확산 모델을 훈련하세요
• 📻 새로운 데이터 세트에 기존 확산 모델을 미세 조정합니다.
• 🗺 조건 생성 및 안내 탐색
• 🧑‍🔬 나만의 맞춤형 확산 모델 파이프라인을 만들어 보세요.

https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1

7. 오픈소스 AI Cookbook(한글지원)

오픈소스 AI Cookbook에는 오픈소스 도구와 모델을 활용해 AI 애플리케이션을 만들고 다양한 머신러닝 과제를 해결하는 노트북이 모여 있습니다.

최근 추가된 노트북을 살펴보세요:

• 한국어 Advanced RAG 구현: Hugging Face와 LangChain 활용한 Cookbook
• 구조화된 생성으로 근거 강조 표시가 있는 RAG 시스템 구축하기
• 지식 그래프를 활용한 RAG 추론 향상
• GitHub 이슈를 위한 EEVE와 LangChain을 사용한 간단한 RAG
• 다중 에이전트 계층 구조에서 여러 에이전트가 협업하도록 하기
• 유사성 검색을 위한 멀티모달 데이터 임베딩

https://huggingface.co/learn/cookbook/ko/index

최종 업데이트: 2025-05