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Prepare-se para iniciar o curso

Esperamos que você esteja animado para começar o curso, e projetamos esta página para garantir que você tenha tudo o que precisa para vir com tudo!

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Passo 1. Inscreva-se

Para ficar por dentro de todas as atualizações e eventos sociais especiais, inscreva-se no curso.

👉 INSCREVA-SE

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Passo 2. Crie uma conta no Hugging Face

Se você ainda não tem uma, crie uma conta no Hugging Face (é grátis). Você precisará dela para completar tarefas práticas, receber seu certificado de conclusão, explorar modelos pré-treinados, acessar datasets e muito mais.

👉 CRIE UMA CONTA NO HUGGING FACE

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Passo 3. Revise os fundamentos (se necessário)

Presumimos que você esteja familiarizado com os conceitos básicos de deep learning e o uso de transformers. Se você precisar revisar seu entendimento sobre transformers, veja o nosso Curso de NLP.

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Passo 4. Verifique sua configuração

Para acompanhar os materiais do curso, você precisará de:

- Um computador com conexão à internet
- Google Colab para os exercícios práticos. A versão gratuita é suficiente. Se você nunca usou o Google Colab antes, confira este caderno de introdução oficial.

Como alternativa à versão gratuita do Google Colab, você pode usar seu próprio ambiente local ou o Kaggle. O Kaggle Notebooks oferece um número fixo de horas de GPU e têm funcionalidades semelhantes ao Google Colab, no entanto, existem diferenças quando se trata de compartilhar seus modelos no 🤗 Hub (para completar tarefas, por exemplo). Se você decidir usar o Kaggle como sua ferramenta de escolha, confira o notebook de exemplo do Kaggle criado por @michaelshekasta. Este notebook demonstra como você pode treinar e compartilhar seu modelo treinado no 🤗 Hub.

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Passo 5. Junte-se à comunidade

Inscreva-se em nosso Discord, o lugar onde você pode trocar ideias com seus colegas de classe e entrar em contato conosco (a equipe do Hugging Face).

👉 JUNTE-SE À COMUNIDADE NO DISCORD

Para saber mais sobre nossa comunidade no Discord e como aproveitar ao máximo, confira a próxima página.

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