Advanced Techniques in Transfer Learning

• Dobre zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
• Doświadczenie w programowaniu Python
• Znajomość sieci neuronowych i wstępnie wytrenowanych modeli

Publiczność

• Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym
• Badacze sztucznej inteligencji
• Naukowcy zajmujący się danymi zainteresowani zaawansowanymi technikami adaptacji modeli

Transfer learning to potężna technika w głębokim uczeniu się, w której wstępnie wytrenowane modele są dostosowywane do skutecznego rozwiązywania nowych zadań. Ten kurs bada zaawansowane metody uczenia transferowego, w tym adaptację specyficzną dla domeny, ciągłe uczenie się i dostrajanie wielozadaniowe, aby wykorzystać pełny potencjał wstępnie wytrenowanych modeli.

Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych profesjonalistów w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy chcą opanować najnowocześniejsze techniki uczenia transferowego i zastosować je do złożonych problemów w świecie rzeczywistym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zaawansowane koncepcje i metodologie w uczeniu transferowym.
• Wdrożyć techniki adaptacji specyficzne dla domeny dla wstępnie wytrenowanych modeli.
• Zastosować ciągłe uczenie się do zarządzania ewoluującymi zadaniami i zestawami danych.
• Opanować wielozadaniowe dostrajanie w celu zwiększenia wydajności modelu w różnych zadaniach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do zaawansowanego uczenia się przez transfer

• Podsumowanie podstaw uczenia się przez transfer
• Wyzwania związane z zaawansowanym uczeniem transferowym
• Przegląd najnowszych badań i postępów

Adaptacja specyficzna dla domeny

• Zrozumienie adaptacji domeny i zmian domeny
• Techniki dostrajania specyficznego dla domeny
• Studia przypadków: Dostosowywanie wstępnie wytrenowanych modeli do nowych domen

Ciągłe uczenie się

• Wprowadzenie do uczenia się przez całe życie i związane z nim wyzwania
• Techniki unikania katastrofalnego zapominania
• Wdrażanie ciągłego uczenia się w sieciach neuronowych

Uczenie wielozadaniowe i dostrajanie

• Zrozumienie ram uczenia wielozadaniowego
• Strategie dostrajania wielozadaniowości
• Rzeczywiste zastosowania uczenia wielozadaniowego

Zaawansowane techniki uczenia transferowego

• Warstwy adapterów i lekkie dostrajanie
• Metauczenie dla optymalizacji uczenia transferowego
• Eksploracja międzyjęzykowego uczenia transferowego

Praktyczna implementacja

• Budowanie modelu dostosowanego do domeny
• Wdrażanie przepływów pracy ciągłego uczenia się
• Dostrajanie wielozadaniowości przy użyciu Hugging Face Transformers

Zastosowania w świecie rzeczywistym

• Transfer learning w NLP i wizji komputerowej
• Dostosowywanie modeli do opieki zdrowotnej i finansów
• Studia przypadków dotyczące rozwiązywania rzeczywistych problemów

Przyszłe trendy w uczeniu transferowym

• Nowe techniki i obszary badań
• Możliwości i wyzwania w skalowaniu uczenia transferowego
• Wpływ uczenia transferowego na innowacje AI

Podsumowanie i kolejne kroki