Gratis NLP-cursus voor beginners via Hugging Face

Cursus
vrijdag, 18 april 2025 om 6:16
leer werken met gpt achtige modellen via hugging face gratis nlp cursus voor beginners
Wil je zelf taalmodellen begrijpen, gebruiken of trainen? Dan is deze gratis cursus van Hugging Face de perfecte plek om te beginnen. Of je nu een chatbot wil bouwen, teksten automatisch wil samenvatten of gewoon wil snappen hoe GPT werkt: deze cursus geeft je grip op de technologie die de wereld verandert.
Hugging Face – bekend van open-source AI-tools zoals Transformers en Diffusers – heeft een gratis NLP-cursus uitgebracht die je zonder voorkennis kunt volgen. Alle lessen zijn online, open-source en rijk aan praktische voorbeelden.

Wat leer je in deze cursus?

De cursus heet officieel "Hugging Face Course" en bestaat uit meerdere hoofdstukken die je stap voor stap meenemen door de wereld van Natural Language Processing (NLP) en Large Language Models (LLMs). Je leert onder andere:
  • Hoe transformer-modellen zoals BERT en GPT werken
  • Wat tokenization is en waarom het belangrijk is
  • Hoe je bestaande modellen gebruikt voor sentimentanalyse, vertaling, Q&A en meer
  • Hoe je een model zelf fine-tunet op je eigen dataset
  • Hoe je een AI-model online publiceert op de Hugging Face Hub
  • Hoe je pipelines maakt voor live tekstverwerking (denk aan automatische samenvattingen of vertalingen)
  • Hoe je demo’s bouwt met tools als Gradio en Spaces
Elk hoofdstuk bestaat uit:
  • Duidelijke uitleg in begrijpelijke taal
  • Codevoorbeelden in Python (je kunt ze direct uitvoeren in je browser via Google Colab)
  • Mini-projecten en quizzen
  • Kant-en-klare notebooks om zelf mee te spelen

Welke tools gebruik je?

Tijdens de cursus maak je gebruik van:
  • Transformers – de core Hugging Face bibliotheek voor alle moderne NLP-modellen
  • Datasets – om snel toegang te krijgen tot benchmark datasets zoals IMDb, SQuAD, enz.
  • Tokenizers – voor het verwerken van tekst naar model-invoer
  • Accelerate – voor eenvoudig trainen op GPU (optioneel)
  • Gradio / Hugging Face Spaces – om je eigen AI-app te publiceren
  • Google Colab – je hoeft niks te installeren
Je hebt alleen een webbrowser en een beetje Python nodig – je hoeft geen AI-expert te zijn.

Voor wie is deze cursus bedoeld?

Deze cursus is ideaal voor:
  • Beginners in AI of NLP
  • Developers die met GPT of BERT willen werken
  • Data scientists die hun modellen willen uitbreiden met taalverwerking
  • Studenten en docenten die lesmateriaal zoeken
  • Creatievelingen die AI in hun apps, verhalen of workflows willen integreren
De cursus is oorspronkelijk in het Engels, maar vertaald door de community in onder andere:
  • Frans
  • Duits
  • Spaans
  • Japans
  • Arabisch
  • Vereenvoudigd & Traditioneel Chinees (❗Nog niet in het Nederlands, maar de Engelse uitleg is helder en intuïtief)

Waarom deze cursus nu relevant is

In een tijd waarin AI-chatbots, contentgeneratie en taalmodellen booming zijn, is dit je kans om zelf te leren hoe het werkt – en niet alleen te consumeren, maar ook te bouwen.
  • Je leert hoe systemen zoals ChatGPT en Google Translate echt werken.
  • Je kunt AI inzetten voor je werk, je projecten of je studie.
  • Je werkt met de tools die ook in de industrie worden gebruikt – van startups tot Big Tech.
En het mooiste: het is 100% gratis, open-source en zonder addertjes onder het gras.

Zo start je direct

  1. Ga naar de cursuspagina: 👉 https://huggingface.co/learn/nlp-course
  2. Klik op “Start Course” en begin bij hoofdstuk 0 (Setup).
  3. Open de notebooks in Google Colab – alles draait in je browser.
  4. Maak een (gratis) Hugging Face account aan als je modellen of demo’s wil opslaan (optioneel, maar handig).
  5. Volg in je eigen tempo. Gemiddeld duurt de cursus zo’n 10–20 uur als je alles uitprobeert.

Extra tips

  • Gebruik de Hugging Face Hub om bestaande modellen te vinden: 👉 https://huggingface.co/models
  • Wil je je eigen project publiceren? Kijk dan naar: 👉 https://huggingface.co/spaces
  • Liever alleen inference doen zonder zelf te trainen? Check de “pipeline” functionaliteit in de eerste hoofdstukken.