دوره شبکه‌های نمونه‌ای: طبقه‌بندی صفر-شات پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شبکه‌های نمونه‌ای: طبقه‌بندی صفر-شات پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و چالش‌های آن
• 2. آشنایی با طبقه‌بندی و انواع آن
• 3. یادگیری نظارت‌شده، نیمه‌نظارت‌شده و بدون‌نظارت
• 4. مفهوم طبقه‌بندی صفر-شات (Zero-Shot Classification)
• 5. معرفی شبکه‌های عصبی و بلوک‌های سازنده آن‌ها
• 6. لایه های مختلف شبکه‌های عصبی (کانولوشن، بازگشتی، تمام-متصل)
• 7. توابع فعال‌سازی و نقش آن‌ها در یادگیری
• 8. بهینه‌سازی و الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
• 9. مفهوم Embedding و انواع آن
• 10. فضای Embedding و نمایش داده‌ها
• 11. معرفی شبکه‌های نمونه‌ای (Prototypical Networks)
• 12. معماری شبکه‌های نمونه‌ای: یک نمای کلی
• 13. محاسبه نمونه‌های نماینده (Prototypical Vectors)
• 14. محاسبه فاصله بین داده‌ها و نمونه‌های نماینده
• 15. تابع Loss در شبکه‌های نمونه‌ای
• 16. پیاده‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای با استفاده از TensorFlow/PyTorch
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای شبکه‌های نمونه‌ای
• 18. معیارهای ارزیابی عملکرد در طبقه‌بندی صفر-شات
• 19. مجموعه‌داده‌های مناسب برای آزمایش شبکه‌های نمونه‌ای
• 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در شبکه‌های نمونه‌ای
• 21. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد
• 22. مقایسه شبکه‌های نمونه‌ای با روش‌های دیگر طبقه‌بندی صفر-شات
• 23. شبکه‌های نمونه‌ای و یادگیری متا (Meta-Learning)
• 24. کاربردهای شبکه‌های نمونه‌ای در پردازش تصویر
• 25. کاربردهای شبکه‌های نمونه‌ای در پردازش زبان طبیعی
• 26. کاربردهای شبکه‌های نمونه‌ای در تشخیص صدا
• 27. شبکه‌های نمونه‌ای و یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 28. چالش‌ها و محدودیت‌های شبکه‌های نمونه‌ای
• 29. تحقیقات فعلی و آینده شبکه‌های نمونه‌ای
• 30. پیاده‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای برای طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از MNIST
• 31. پیاده‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای برای طبقه‌بندی متن با استفاده از مجموعه داده‌های IMDB
• 32. استفاده از شبکه‌های نمونه‌ای برای تشخیص چهره
• 33. بهبود شبکه‌های نمونه‌ای با استفاده از Attention Mechanism
• 34. تلفیق شبکه‌های نمونه‌ای با سایر معماری‌های یادگیری عمیق
• 35. بهینه‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 36. استفاده از شبکه‌های نمونه‌ای در تشخیص ناهنجاری
• 37. بررسی اثرات اندازه مجموعه داده بر عملکرد شبکه‌های نمونه‌ای
• 38. بررسی اثرات انتخاب تابع فاصله بر عملکرد شبکه‌های نمونه‌ای
• 39. تحلیل حساسیت شبکه‌های نمونه‌ای به نویز در داده‌ها
• 40. پیاده‌سازی شبکه‌های نمونه‌ای با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق دیگر (Keras، MXNet)
• 41. مقایسه عملکرد شبکه‌های نمونه‌ای بر روی CPU و GPU
• 42. استفاده از شبکه‌های نمونه‌ای در کاربردهای دنیای واقعی
• 43. آینده شبکه‌های نمونه‌ای و مسیرهای تحقیقاتی