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 # परिचय
 
-## :hugs: पाठ्यक्रम में आपका स्वागत है!
+## 🤗 पाठ्यक्रम में आपका स्वागत है!
 
 <Youtube id="00GKzGyWFEs" />
 
-यह पाठ्यक्रम आपको [Hugging Face](https://huggingface.co) पारिस्थितिकी तंत्र - [:hugs: ट्रान्सफ़ॉर्मर](https://github.com/huggingface/transformers), [:hugs: डेटासेट](https://github.com/huggingface/datasets), [:hugs: टोकनीज़र](https://github.com/huggingface/tokenizers), तथा [:hugs: एक्सेलेरेट](https://github.com/huggingface/accelerate) - इसके साथ ही [हगिंग फेस हब](https://huggingface.co/models) पुस्तकालयों का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के बारे में सिखाएगा। यह पूरी तरह से मुफ़्त है और विज्ञापनों के बिना है।
+यह पाठ्यक्रम आपको [Hugging Face](https://huggingface.co) पारिस्थितिकी तंत्र - [🤗 ट्रान्सफ़ॉर्मर](https://github.com/huggingface/transformers), [🤗 डेटासेट](https://github.com/huggingface/datasets), [🤗 टोकनीज़र](https://github.com/huggingface/tokenizers), तथा [🤗 एक्सेलेरेट](https://github.com/huggingface/accelerate) - इसके साथ ही [हगिंग फेस हब](https://huggingface.co/models) पुस्तकालयों का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के बारे में सिखाएगा। यह पूरी तरह से मुफ़्त है और विज्ञापनों के बिना है।
 
 ## क्या उम्मीद करें?
 
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     <img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary-dark.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course.">
 </div>
 
-- अध्याय 1 से 4 :hugs: ट्रान्सफ़ॉर्मर पुस्तकालय की मुख्य अवधारणाओं का परिचय प्रदान करते हैं। पाठ्यक्रम के इस भाग के अंत तक, आप इस बात से परिचित होंगे कि ट्रांसफार्मर मॉडल कैसे काम करते हैं और [हगिंग फेस हब](https://huggingface.co/models) से मॉडल का उपयोग करना जानते हैं, इसे ठीक करें। डेटासेट पर, और हब पर अपने परिणाम साझा करें!
-- अध्याय 5 से 8 क्लासिक एनएलपी कार्यों में गोता लगाने से पहले :hugs: डेटासेट और :hugs: टोकनाइज़र की मूल बातें सिखाते हैं। इस भाग के अंत तक, आप सबसे आम एनएलपी समस्याओं से स्वयं निपटने में सक्षम होंगे।
-- अध्याय 9 से 12 एनएलपी से आगे जाते हैं और यह पता लगाते हैं कि भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि में कार्यों से निपटने के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग कैसे किया जा सकता है। साथ ही, आप सीखेंगे कि अपने मॉडलों के डेमो कैसे बनाएं और साझा करें, और उन्हें उत्पादन परिवेशों के लिए अनुकूलित करें। इस भाग के अंत तक, आप (लगभग) किसी भी मशीन सीखने की समस्या के लिए :hugs: ट्रांसफॉर्मर लगाने के लिए तैयार होंगे!
+- अध्याय 1 से 4 🤗 ट्रान्सफ़ॉर्मर पुस्तकालय की मुख्य अवधारणाओं का परिचय प्रदान करते हैं। पाठ्यक्रम के इस भाग के अंत तक, आप इस बात से परिचित होंगे कि ट्रांसफार्मर मॉडल कैसे काम करते हैं और [हगिंग फेस हब](https://huggingface.co/models) से मॉडल का उपयोग करना जानते हैं, इसे ठीक करें। डेटासेट पर, और हब पर अपने परिणाम साझा करें!
+- अध्याय 5 से 8 क्लासिक एनएलपी कार्यों में गोता लगाने से पहले 🤗 डेटासेट और 🤗 टोकनाइज़र की मूल बातें सिखाते हैं। इस भाग के अंत तक, आप सबसे आम एनएलपी समस्याओं से स्वयं निपटने में सक्षम होंगे।
+- अध्याय 9 से 12 एनएलपी से आगे जाते हैं और यह पता लगाते हैं कि भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि में कार्यों से निपटने के लिए ट्रांसफार्मर मॉडल का उपयोग कैसे किया जा सकता है। साथ ही, आप सीखेंगे कि अपने मॉडलों के डेमो कैसे बनाएं और साझा करें, और उन्हें उत्पादन परिवेशों के लिए अनुकूलित करें। इस भाग के अंत तक, आप (लगभग) किसी भी मशीन सीखने की समस्या के लिए 🤗 ट्रांसफॉर्मर लगाने के लिए तैयार होंगे!
 
 यह पाठ्यक्रम के लिए:
 
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 **मैथ्यू कैरिगन** हगिंग फेस में मशीन लर्निंग इंजीनियर हैं। वह डबलिन, आयरलैंड में रहता है, और पहले Parse.ly में एक एमएल इंजीनियर के रूप में काम करता था और उससे पहले ट्रिनिटी कॉलेज डबलिन में पोस्ट-डॉक्टरेट शोधकर्ता के रूप में काम करता था। वह विश्वास नहीं कर सकता कि हम मौजूदा आर्किटेक्चर को स्केल करके एजीआई तक पहुंचने जा रहे हैं, लेकिन रोबोट अमरता की परवाह किए बिना उच्च उम्मीदें हैं।
 
-**लिसेंड्रे डेब्यू** हगिंग फेस में एक मशीन लर्निंग इंजीनियर है और बहुत प्रारंभिक विकास चरणों के बाद से :hugs: ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी पर काम कर रहा है। उनका उद्देश्य एक बहुत ही सरल एपीआई के साथ उपकरण विकसित करके एनएलपी को सभी के लिए सुलभ बनाना है।
+**लिसेंड्रे डेब्यू** हगिंग फेस में एक मशीन लर्निंग इंजीनियर है और बहुत प्रारंभिक विकास चरणों के बाद से 🤗 ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी पर काम कर रहा है। उनका उद्देश्य एक बहुत ही सरल एपीआई के साथ उपकरण विकसित करके एनएलपी को सभी के लिए सुलभ बनाना है।
 
-**सिल्वेन गुगर** हगिंग फेस में एक रिसर्च इंजीनियर हैं और :hugs: ट्रान्सफ़ॉर्मर्स लाइब्रेरी के मुख्य अनुरक्षकों में से एक हैं। पहले वे fast.ai में एक शोध वैज्ञानिक थे, और उन्होंने _[डीप लर्निंग फॉर कोडर्स विद फास्टाई और पायटॉर्च](https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/) का सह-लेखन किया जेरेमी हॉवर्ड के साथ। उनके शोध का मुख्य फोकस तकनीकों को डिजाइन और सुधार करके गहन शिक्षण को और अधिक सुलभ बनाने पर है जो मॉडल को सीमित संसाधनों पर तेजी से प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।
+**सिल्वेन गुगर** हगिंग फेस में एक रिसर्च इंजीनियर हैं और 🤗 ट्रान्सफ़ॉर्मर्स लाइब्रेरी के मुख्य अनुरक्षकों में से एक हैं। पहले वे fast.ai में एक शोध वैज्ञानिक थे, और उन्होंने _[डीप लर्निंग फॉर कोडर्स विद फास्टाई और पायटॉर्च](https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/) का सह-लेखन किया जेरेमी हॉवर्ड के साथ। उनके शोध का मुख्य फोकस तकनीकों को डिजाइन और सुधार करके गहन शिक्षण को और अधिक सुलभ बनाने पर है जो मॉडल को सीमित संसाधनों पर तेजी से प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।
 
 **मर्व नोयान** हगिंग फेस में एक डेवलपर एडवोकेट है, जो सभी के लिए मशीन लर्निंग का लोकतंत्रीकरण करने के लिए टूल विकसित करने और उनके आसपास सामग्री बनाने पर काम कर रहे है।