دوره آموزش جامع یادگیری صفر-شات و چند-شات؛ راهکارهای نوین هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های کم‌حجم همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری صفر-شات و چند-شات؛ راهکارهای نوین هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های کم‌حجم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری با داده‌های محدود (Low-Data Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های یادگیری با داده‌های محدود در هوش مصنوعی
• 2. چالش‌های یادگیری عمیق در مواجهه با کمبود داده‌های برچسب‌دار
• 3. مفاهیم پایه در یادگیری انتقال و نقش آن در مدل‌های کم‌داده
• 4. معرفی یادگیری صفر-شات و تفاوت آن با یادگیری کلاسیک
• 5. آشنایی با فضای ویژگی‌های معنایی و نقش آن‌ها در تطبیق کلاس‌ها
• 6. معماری مدل‌های یادگیری صفر-شات مبتنی بر تعبیه فضای مشترک
• 7. روش‌های تولید ویژگی‌های مصنوعی برای کلاس‌های دیده نشده
• 8. یادگیری چند-شات و اهمیت استراتژی‌های یادگیری فراگیر
• 9. مبانی یادگیری فراگیر و الگوریتم‌های مبتنی بر بهینه‌سازی
• 10. شبکه‌های عصبی حافظه‌محور در یادگیری چند-شات
• 11. مدل‌های نمونه‌محور و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه در فضای ویژگی‌ها
• 12. شبکه‌های نمونه‌بردار و یادگیری معیارهای فاصله
• 13. معماری شبکه‌های دوقلو برای تشخیص شباهت در داده‌های کم
• 14. شبکه‌های نمونه‌بردار و یادگیری فضای ویژگی‌های متمایزکننده
• 15. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در یادگیری با داده‌های محدود
• 16. روش‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ برای یادگیری صفر-شات
• 17. استفاده از دانش‌نامه‌ها و هستی‌شناسی‌ها در غنی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. تکنیک‌های افزایش داده مبتنی بر مدل‌های مولد در یادگیری چند-شات
• 19. شبکه‌های مولد رقابتی برای تولید نمونه‌های آموزشی مصنوعی
• 20. استفاده از مدل‌های انتشار برای بهبود یادگیری با داده‌های محدود
• 21. استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کارهای خاص
• 22. روش‌های تطبیق دامنه برای انتقال دانش به حوزه‌های جدید
• 23. یادگیری فعال و نقش آن در انتخاب هوشمندانه داده‌های آموزشی
• 24. الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی برای استفاده از داده‌های بدون برچسب
• 25. اصول طراحی توابع زیان برای یادگیری معیارهای فاصله
• 26. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی ویژگی‌ها در محیط‌های کم‌داده
• 27. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌ها در شرایط صفر-شات
• 28. روش‌های مقابله با بیش‌برازش در سناریوهای یادگیری با داده‌های اندک
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های چند-شات با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
• 30. روش‌های ترکیبی برای افزایش استحکام مدل در برابر نویز داده‌ها
• 31. کاربرد یادگیری صفر-شات در تحلیل تصاویر پزشکی با داده‌های محدود
• 32. کاربرد یادگیری چند-شات در پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن
• 33. بهینه‌سازی مدل‌های سبک برای اجرا در سیستم‌های با منابع محدود
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات مربوط به داده‌های آموزشی
• 35. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 36. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری کم‌داده در کاربردهای صنعتی
• 37. بررسی روندهای آینده در یادگیری مدل‌های هوشمند با داده‌های اندک
• 38. پروژه عملی: طراحی یک سیستم طبقه‌بندی صفر-شات
• 39. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل چند-شات برای تشخیص الگو
• 40. جمع‌بندی و مسیر پیش رو در پژوهش‌های یادگیری کم‌داده