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Translation to pt-BR: chapter0, chapter1 (#182)
* Translation to pt-BR: chapter0, chapter1 * Update chapters/pt-BR/chapter0/community.mdx Co-authored-by: Joao Gante <[email protected]> * Update chapters/pt-BR/chapter1/audio_data.mdx Co-authored-by: Joao Gante <[email protected]> * Update chapters/pt-BR/chapter1/introduction.mdx Co-authored-by: Joao Gante <[email protected]> * Update chapters/pt-BR/chapter1/quiz.mdx Co-authored-by: Joao Gante <[email protected]> * Update chapters/pt-BR/chapter1/load_and_explore.mdx Co-authored-by: Joao Gante <[email protected]> --------- Co-authored-by: Joao Gante <[email protected]>
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.github/workflows/build_documentation.yml

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1414
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1515
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1616
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17-
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17+
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1818
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1919
hf_token: ${{ secrets.HF_DOC_BUILD_PUSH }}

.github/workflows/build_pr_documentation.yml

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1717
package_name: audio-course
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1919
additional_args: --not_python_module
20-
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20+
languages: en bn ko es zh-CN ru fr tr pt-BR

chapters/pt-BR/_toctree.yml

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1+
- title: Unidade 0. Bem vindo ao Curso!
2+
sections:
3+
- local: chapter0/introduction
4+
title: O que esperar deste curso
5+
- local: chapter0/get_ready
6+
title: Prepare-se
7+
- local: chapter0/community
8+
title: Junte-se à comunidade
9+
10+
- title: Unidade 1. Trabalhando com dados de áudio
11+
sections:
12+
- local: chapter1/introduction
13+
title: O que você vai aprender
14+
- local: chapter1/audio_data
15+
title: Introdução aos dados de áudio
16+
- local: chapter1/load_and_explore
17+
title: Carregue e explore um dataset de áudio
18+
- local: chapter1/preprocessing
19+
title: Pré-processamento do dados de áudio
20+
- local: chapter1/streaming
21+
title: Streaming de dados de áudio
22+
- local: chapter1/quiz
23+
title: Quiz
24+
quiz: 1
25+
- local: chapter1/supplemental_reading
26+
title: Leitura e material adicional
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1+
# Junte-se à comunidade!
2+
3+
Convidamos você a [se juntar à nossa comunidade vibrante e solidária no Discord](http://hf.co/join/discord). Você terá a oportunidade de conhecer
4+
alunos com interesses semelhantes, trocar ideias e receber feedback valioso sobre seus exercícios práticos. Você pode fazer perguntas,
5+
compartilhar materiais e colaborar com outros.
6+
7+
Nossa equipe também está ativa no Discord e está disponível para fornecer suporte e orientação quando você precisar.
8+
Juntar-se à nossa comunidade é uma excelente maneira de se manter motivado, engajado e conectado, e estamos ansiosos para
9+
ver você lá!
10+
11+
## O que é Discord?
12+
13+
Discord é uma plataforma de bate-papo gratuita. Se você já usou o Slack, vai achar bastante semelhante. O servidor do Discord do Hugging Face
14+
é o lar de uma comunidade próspera de 18.000 especialistas em IA, alunos e entusiastas dos quais você pode fazer parte.
15+
16+
## Navegando pelo Discord
17+
18+
Uma vez que você se inscreveu em nosso servidor do Discord, você precisará escolher os tópicos de seu interesse clicando em `#role-assignment`
19+
à esquerda. Você pode escolher quantas categorias diferentes quiser. Para se juntar a outros alunos deste curso, certifique-se de
20+
clicar em "ML for Audio" (#ml-4-audio).
21+
Explore os canais e compartilhe algumas coisas sobre você no canal `#introduce-yourself`.
22+
23+
## Canais do curso de áudio
24+
25+
Há muitos canais focados em vários tópicos em nosso servidor do Discord. Você encontrará pessoas discutindo artigos, organizando
26+
eventos, compartilhando seus projetos e ideias, fazendo brainstorming e muito mais.
27+
28+
Como um aluno do curso de áudio, você pode achar o seguinte conjunto de canais particularmente relevante:
29+
30+
* `#audio-announcements`: atualizações sobre o curso, notícias do Hugging Face relacionadas a tudo sobre áudio, anúncios de eventos e mais.
31+
* `#audio-study-group`: um lugar para trocar ideias, fazer perguntas sobre o curso e iniciar discussões.
32+
* `#audio-discuss`: um lugar geral para ter discussões sobre coisas relacionadas ao áudio.
33+
34+
Além de se juntar ao `#audio-study-group`, sinta-se livre para criar seu próprio grupo de estudos, aprender juntos é sempre mais fácil!
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1+
# Prepare-se para iniciar o curso
2+
3+
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!
4+
5+
## Passo 1. Inscreva-se
6+
7+
Para ficar por dentro de todas as atualizações e eventos sociais especiais, inscreva-se no curso.
8+
9+
[👉 INSCREVA-SE](http://eepurl.com/insvcI)
10+
11+
## Passo 2. Crie uma conta no Hugging Face
12+
13+
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.
14+
15+
[👉 CRIE UMA CONTA NO HUGGING FACE](https://huggingface.co/join)
16+
17+
## Passo 3. Revise os fundamentos (se necessário)
18+
19+
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](https://huggingface.co/course/chapter1/1).
20+
21+
## Passo 4. Verifique sua configuração
22+
23+
Para acompanhar os materiais do curso, você precisará de:
24+
- Um computador com conexão à internet
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- [Google Colab](https://colab.research.google.com) para os exercícios práticos. A versão gratuita é suficiente. Se você nunca usou o Google Colab antes, confira este [caderno de introdução oficial](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?hl=pt-BR).
26+
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<Tip>
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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](https://www.kaggle.com/code/michaelshekasta/test-notebook) criado por [@michaelshekasta](https://github.com/michaelshekasta). Este notebook demonstra como você pode treinar e compartilhar seu modelo treinado no 🤗 Hub.
30+
31+
</Tip>
32+
33+
## Passo 5. Junte-se à comunidade
34+
35+
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).
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37+
[👉 JUNTE-SE À COMUNIDADE NO DISCORD](http://hf.co/join/discord)
38+
39+
Para saber mais sobre nossa comunidade no Discord e como aproveitar ao máximo, confira a [próxima página](community).
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1+
# Bem vindo ao curso de Áudio do Hugging Face!
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3+
Caro aluno,
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Bem vindo a este curso sobre o uso de transformers para áudio. Cada vez mais os transformers se provam como uma das arquiteturas deep learning mais poderosas e versáteis, capaz de alcançar resultados de ponta em uma variedade de tarefas, incluindo o processamento de linguagem natural, visão computacional, e mais recentemente, processamento de áudio.
6+
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Neste curso, nós iremos explorar como os transformers podem ser usados em dados de áudio. Você aprenderá como usá-los para lidar com uma série de tarefas relacionadas ao áudio. Se você está interessado em reconhecimento de fala, classificação de áudio, ou geração de fala a partir do texto, os transformers e este curso vão atender as suas necessidades.
8+
9+
Para te dar um gostinho do que esses modelos podem fazer, diga algumas palavras na demo abaixo e veja o modelo transcrevê-las em tempo real!
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<iframe
12+
src="https://openai-whisper.hf.space"
13+
frameborder="0"
14+
width="850"
15+
height="450">
16+
</iframe>
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Através do curso, você entenderá detalhes do trabalho com dados de áudio, aprenderá sobre as diferentes arquiteturas de transformers e irá treinar seu próprio transformer de áudio aproveitando poderosos modelos pré-treinados.
19+
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Este curso é voltado para estudantes com algum conhecimento prévio em deep learning e transformers. Nenhuma expertise em processamento de áudio é necessária. Se você precisa revisar seu conhecimento de transformers, dê uma olhada no nosso [curso de NLP](https://huggingface.co/course/chapter1/1) que aborda em detalhes os conceitos básicos de transformers.
21+
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## Conheça a equipe do curso
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**Sanchit Gandhi, Engenheiro de Pesquisa em Machine Learning no Hugging Face**
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Olá! Me chamo Sanchit e sou o engenheiro de pesquisa em machine learning para áudio no time de open-source do Hugging Face 🤗. Meu foco principal é o reconhecimento e a tradução automáticos de fala, com o objetivo atual de tornar os modelos de fala mais rápidos, leves e fáceis de usar!
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**Matthijs Hollemans, Engenheiro de Machine Learning no Hugging Face**
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Me chamo Matthijs, e sou o engenheiro de machine learning para áudio no time de open source do Hugging Face. Eu também sou o autor do livro sobre como escrever um sintetizador de som e crio plugins de áudio no meu tempo livre.
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**Maria Khalusova, Cursos & Documentação no Hugging Face**
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Eu sou Maria e crio conteúdo educacional e documentação para fazer os Transformers e outras ferramentas open source ainda mais acessíveis. Eu simplifico conceitos técnicos complexos e ajudo as pessoas a iniciarem em tecnologias de ponta.
35+
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**Vaibhav Srivastav, ML Developer Advocate Engineer no Hugging Face**
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Me chamo Vaibhav (VB) e sou o Engenheiro Developer Advocate para áudio no time de open source do Hugging Face. Eu estudo soluções de Texto para Fala de baixo recurso e ajudo a levar pesquisas estado da arte em fala para o grande público.
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## Estrutura do Curso
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O curso está estruturado em várias unidades que abordam diversos tópicos em detalhes:
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* [Unidade 1](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter1): aprenda sobre detalhes do trabalho com dados de áudio, incluindo técnicas de processamento de áudio e preparação de dados.
45+
* [Unidade 2](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter2): conheça aplicações de áudio e aprenda como usar 🤗 Transformers pipelines para diferentes tarefas, como classificação de áudio e reconhecimento de fala.
46+
* [Unidade 3](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter3): explore arquiteturas de transformers de áudio, aprenda como eles se diferem e para quais tarefas são mais adequados
47+
* [Unidade 4](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter4): aprenda como fazer seu próprio classificador de gênero musical
48+
* [Unidade 5](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter5): mergulhe no reconhecimento de fala e construa um modelo que faça transcrição de reuniões gravadas
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* [Unidade 6](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter6): aprenda como gerar fala a partir do texto
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* [Unidade 7](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter7): aprenda como construir aplicações do mundo real com transformers
51+
52+
Cada unidade inclui uma parte teórica, onde você irá compreender os conceitos e as técnicas. Ao longo do curso, nós vamos fornecer questionários para te ajudar a testar seu conhecimento e reforçar seu aprendizado. Alguns capítulos incluem exercícios práticos, onde você terá a oportunidade de testar o que você aprendeu.
53+
54+
No final do curso, você terá uma base sólida sobre o uso de transformers para os dados de áudio e está pronto para aplicar essas técnicas em uma varidade de tarefas relacionadas à áudio.
55+
56+
Este curso será lançado em vários blocos consecutivos respeitando o seguinte agendamento:
57+
58+
| Unidades |Data de Publicação |
59+
|-------------------------------|-------------------|
60+
| Unidade 0, 1 e 2 | 14 de Junho 2023 |
61+
| Unidade 3 e 4 | 21 de Junho 2023 |
62+
| Unidade 5 | 28 de Junho 2023 |
63+
| Unidade 6 | 5 de Julho 2023 |
64+
| Unidade 7 e 8 | 12 de Julho 2023 |
65+
66+
## Trilhas de aprendizado e certificação
67+
68+
Não existe um jeito certo ou errado de fazer este curso. Todos os materiais nesse curso são 100% gratuitos, públicos e open source.
69+
Você pode fazer o curso no seu próprio ritmo, contudo, nós recomendamos ir na ordem numérica das unidades.
70+
71+
Se você quiser obter um certificado ao completar o curso, nós oferecemos duas opções:
72+
73+
| Tipo Certificado | Requisitos |
74+
|---|--------------------------------------------------------------------|
75+
| Certificado de conclusão | Complete 80% dos exercícios práticos conforme as instruções |
76+
| Certificado de honras | Complete 100% dos exercícios práticos conforme as instruções |
77+
78+
Cada exercício determina seus critérios de conclusão. Quando você concluir exercícios suficiente para se qualificar para algum dos certificados, vá a última unidade para aprender como você pode obtê-lo. Bons estudos!
79+
80+
## Inscreva-se no curso
81+
82+
As unidades deste curso serão lançadas gradualmente ao longo de algumas semanas. Encorajamos você a se inscrever nas atualizações, assim você fica sabendo das unidades assim que elas forem lançadas. Ao se inscrever nas atualizações do curso, o estudante também ficará sabendo em primeira mão, sobre eventos sociais que nós planejamos realizar.
83+
84+
[INSCREVA-SE](http://eepurl.com/insvcI)
85+
86+
Aproveite o curso!

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