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Translation to pt-BR: chapter0, chapter1 #182

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2 changes: 1 addition & 1 deletion .github/workflows/build_documentation.yml
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Expand Up @@ -14,6 +14,6 @@ jobs:
package_name: audio-course
path_to_docs: audio-transformers-course/chapters/
additional_args: --not_python_module
languages: en bn ko es zh-CN ru fr tr
languages: en bn ko es zh-CN ru fr tr pt-BR
secrets:
hf_token: ${{ secrets.HF_DOC_BUILD_PUSH }}
2 changes: 1 addition & 1 deletion .github/workflows/build_pr_documentation.yml
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -17,4 +17,4 @@ jobs:
package_name: audio-course
path_to_docs: audio-transformers-course/chapters/
additional_args: --not_python_module
languages: en bn ko es zh-CN ru fr tr
languages: en bn ko es zh-CN ru fr tr pt-BR
26 changes: 26 additions & 0 deletions chapters/pt-BR/_toctree.yml
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,26 @@
- title: Unidade 0. Bem vindo ao Curso!
sections:
- local: chapter0/introduction
title: O que esperar deste curso
- local: chapter0/get_ready
title: Prepare-se
- local: chapter0/community
title: Junte-se à comunidade

- title: Unidade 1. Trabalhando com dados de áudio
sections:
- local: chapter1/introduction
title: O que você vai aprender
- local: chapter1/audio_data
title: Introdução aos dados de áudio
- local: chapter1/load_and_explore
title: Carregue e explore um dataset de áudio
- local: chapter1/preprocessing
title: Pré-processamento do dados de áudio
- local: chapter1/streaming
title: Streaming de dados de áudio
- local: chapter1/quiz
title: Quiz
quiz: 1
- local: chapter1/supplemental_reading
title: Leitura e material adicional
34 changes: 34 additions & 0 deletions chapters/pt-BR/chapter0/community.mdx
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,34 @@
# Junte-se à comunidade!

Convidamos você a [se juntar à nossa comunidade vibrante e solidária no Discord](http://hf.co/join/discord). Você terá a oportunidade de conhecer
alunos com interesses semelhantes, trocar ideias e receber feedback valioso sobre seus exercícios práticos. Você pode fazer perguntas,
compartilhar materiais e colaborar com outros.

Nossa equipe também está ativa no Discord e está disponível para fornecer suporte e orientação quando você precisar.
Juntar-se à nossa comunidade é uma excelente maneira de se manter motivado, engajado e conectado, e estamos ansiosos para
ver você lá!

## O que é Discord?

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
é o lar de uma comunidade próspera de 18.000 especialistas em IA, alunos e entusiastas dos quais você pode fazer parte.

## Navegando pelo Discord

Uma vez que você se inscreveu em nosso servidor do Discord, você precisará escolher os tópicos de seu interesse clicando em `#role-assignment`
à esquerda. Você pode escolher quantas categorias diferentes quiser. Para se juntar a outros alunos deste curso, certifique-se de
clicar em "ML for Audio" (#ml-4-audio).
Explore os canais e compartilhe algumas coisas sobre você no canal `#introduce-yourself`.

## Canais do curso de áudio

Há muitos canais focados em vários tópicos em nosso servidor do Discord. Você encontrará pessoas discutindo artigos, organizando
eventos, compartilhando seus projetos e ideias, fazendo brainstorming e muito mais.

Como um aluno do curso de áudio, você pode achar o seguinte conjunto de canais particularmente relevante:

* `#audio-announcements`: atualizações sobre o curso, notícias do Hugging Face relacionadas a tudo sobre áudio, anúncios de eventos e mais.
* `#audio-study-group`: um lugar para trocar ideias, fazer perguntas sobre o curso e iniciar discussões.
* `#audio-discuss`: um lugar geral para ter discussões sobre coisas relacionadas ao áudio.

Além de se juntar ao `#audio-study-group`, sinta-se livre para criar seu próprio grupo de estudos, aprender juntos é sempre mais fácil!
39 changes: 39 additions & 0 deletions chapters/pt-BR/chapter0/get_ready.mdx
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,39 @@
# 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!

## Passo 1. Inscreva-se

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

[👉 INSCREVA-SE](http://eepurl.com/insvcI)

## 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](https://huggingface.co/join)

## 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](https://huggingface.co/course/chapter1/1).

## Passo 4. Verifique sua configuração

Para acompanhar os materiais do curso, você precisará de:
- Um computador com conexão à internet
- [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).

<Tip>

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.

</Tip>

## 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](http://hf.co/join/discord)

Para saber mais sobre nossa comunidade no Discord e como aproveitar ao máximo, confira a [próxima página](community).
86 changes: 86 additions & 0 deletions chapters/pt-BR/chapter0/introduction.mdx
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@@ -0,0 +1,86 @@
# Bem vindo ao curso de Áudio do Hugging Face!

Caro aluno,

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.

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.

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!

<iframe
src="https://openai-whisper.hf.space"
frameborder="0"
width="850"
height="450">
</iframe>

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.

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.

## Conheça a equipe do curso

**Sanchit Gandhi, Engenheiro de Pesquisa em Machine Learning no Hugging Face**

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!

**Matthijs Hollemans, Engenheiro de Machine Learning no Hugging Face**

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.

**Maria Khalusova, Cursos & Documentação no Hugging Face**

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.

**Vaibhav Srivastav, ML Developer Advocate Engineer no Hugging Face**

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.

## Estrutura do Curso

O curso está estruturado em várias unidades que abordam diversos tópicos em detalhes:

* [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.
* [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.
* [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
* [Unidade 4](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter4): aprenda como fazer seu próprio classificador de gênero musical
* [Unidade 5](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter5): mergulhe no reconhecimento de fala e construa um modelo que faça transcrição de reuniões gravadas
* [Unidade 6](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter6): aprenda como gerar fala a partir do texto
* [Unidade 7](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter7): aprenda como construir aplicações do mundo real com transformers

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.

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.

Este curso será lançado em vários blocos consecutivos respeitando o seguinte agendamento:

| Unidades |Data de Publicação |
|-------------------------------|-------------------|
| Unidade 0, 1 e 2 | 14 de Junho 2023 |
| Unidade 3 e 4 | 21 de Junho 2023 |
| Unidade 5 | 28 de Junho 2023 |
| Unidade 6 | 5 de Julho 2023 |
| Unidade 7 e 8 | 12 de Julho 2023 |

## Trilhas de aprendizado e certificação

Não existe um jeito certo ou errado de fazer este curso. Todos os materiais nesse curso são 100% gratuitos, públicos e open source.
Você pode fazer o curso no seu próprio ritmo, contudo, nós recomendamos ir na ordem numérica das unidades.

Se você quiser obter um certificado ao completar o curso, nós oferecemos duas opções:

| Tipo Certificado | Requisitos |
|---|--------------------------------------------------------------------|
| Certificado de conclusão | Complete 80% dos exercícios práticos conforme as instruções |
| Certificado de honras | Complete 100% dos exercícios práticos conforme as instruções |

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!

## Inscreva-se no curso

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.

[INSCREVA-SE](http://eepurl.com/insvcI)

Aproveite o curso!
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