کتاب آموزش مدل‌های زبانی با مجموعه داده‌های محدود (Few-shot Learning) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش مدل‌های زبانی با مجموعه داده‌های محدود (Few-shot Learning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مجموعه داده‌های زبانی (Corpora)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری با مجموعه داده‌های محدود
• 2. مفاهیم کلیدی در یادگیری با مجموعه داده‌های محدود
• 3. تفاوت یادگیری سنتی و یادگیری با مجموعه داده‌های محدود
• 4. کاربردها و اهمیت یادگیری با مجموعه داده‌های محدود
• 5. انواع روش‌های یادگیری با مجموعه داده‌های محدود
• 6. یادگیری مبتنی بر نمونه (Instance-based Learning)
• 7. یادگیری مبتنی بر متریک (Metric-based Learning)
• 8. یادگیری مبتنی بر مدل (Model-based Learning)
• 9. یادگیری فراگیر (Meta-Learning) و ارتباط آن با Few-shot
• 10. روش‌های فراگیر برای Few-shot Learning
• 11. آموزش یک مدل یادگیرنده (Learner)
• 12. آموزش یک فرا-یادگیرنده (Meta-Learner)
• 13. یادگیری مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Meta-Learning)
• 14. MAML: Model-Agnostic Meta-Learning
• 15. Prototypical Networks
• 16. Relation Networks
• 17. Matching Networks
• 18. Siamese Networks
• 19. یادگیری با مجموعه داده‌های بسیار محدود (Zero-shot Learning)
• 20. یادگیری با یک نمونه (One-shot Learning)
• 21. روش‌های داده‌افزایی (Data Augmentation) برای Few-shot Learning
• 22. تکنیک‌های افزایش داده سنتی
• 23. تکنیک‌های افزایش داده مبتنی بر یادگیری عمیق
• 24. تولید داده مصنوعی با مدل‌های مولد (Generative Models)
• 25. GANs برای تولید داده در Few-shot Learning
• 26. VAEs برای تولید داده در Few-shot Learning
• 27. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 28. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در Few-shot
• 29. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 30. ویژگی‌های استخراج شده از مدل‌های بزرگ
• 31. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در Few-shot Learning
• 32. Prompt Engineering برای Few-shot Learning
• 33. In-context Learning با LLMs
• 34. Few-shot Classification با LLMs
• 35. Few-shot Generation با LLMs
• 36. ارزیابی مدل‌ها در سناریوهای Few-shot
• 37. معیارهای ارزیابی برای Few-shot Learning
• 38. داده‌های آزمایشی و اعتبارسنجی در Few-shot
• 39. اهمیت انتخاب مجموعه داده مناسب
• 40. چالش‌های مجموعه داده‌های محدود
• 41. کمبود داده‌های برچسب‌دار
• 42. تنوع کم در داده‌های موجود
• 43. بایاس (Bias) در مجموعه داده‌های محدود
• 44. روش‌های کاهش بایاس در Few-shot Learning
• 45. کاربردهای Few-shot Learning در پردازش زبان طبیعی
• 46. طبقه‌بندی متن با داده‌های محدود
• 47. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با داده‌های محدود
• 48. پاسخ به پرسش (Question Answering) با داده‌های محدود
• 49. ترجمه ماشینی با داده‌های محدود
• 50. خلاصه‌سازی متن با داده‌های محدود
• 51. تولید متن خلاقانه با داده‌های محدود
• 52. کاربردهای Few-shot Learning در بینایی ماشین
• 53. طبقه‌بندی تصویر با داده‌های محدود
• 54. تشخیص اشیاء با داده‌های محدود
• 55. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation) با داده‌های محدود
• 56. تشخیص چهره با داده‌های محدود
• 57. تولید تصویر با داده‌های محدود
• 58. کاربردهای Few-shot Learning در حوزه‌های دیگر
• 59. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) با داده‌های محدود
• 60. پیش‌بینی سری‌های زمانی با داده‌های محدود
• 61. سیستم‌های توصیه‌گر با داده‌های محدود
• 62. کاربردهای Few-shot در حوزه پزشکی و سلامت
• 63. تشخیص بیماری با داده‌های محدود
• 64. تحلیل تصاویر پزشکی با داده‌های محدود
• 65. کاربردهای Few-shot در حوزه مالی
• 66. تشخیص تقلب با داده‌های محدود
• 67. تحلیل ریسک با داده‌های محدود
• 68. یادگیری تقویتی با مجموعه داده‌های محدود (Few-shot Reinforcement Learning)
• 69. کاربردها و چالش‌های Few-shot RL
• 70. روش‌های پیشرفته در Few-shot Learning
• 71. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) برای Few-shot
• 72. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning) در Few-shot
• 73. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) برای Few-shot
• 74. یادگیری با معیارهای قابل یادگیری (Learnable Metrics)
• 75. یادگیری با فضاهای پنهان (Latent Spaces)
• 76. روش‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Methods) در Few-shot
• 77. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) برای Few-shot
• 78. کاربرد GNNs در طبقه‌بندی و پیش‌بینی
• 79. معماری‌های نوین برای Few-shot Learning
• 80. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformers) در Few-shot Learning
• 81. توجه (Attention) و مکانیسم‌های آن در Few-shot
• 82. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models) برای Few-shot
• 83. پیاده‌سازی Few-shot Learning با فریم‌ورک‌های رایج
• 84. TensorFlow و Keras برای Few-shot
• 85. PyTorch برای Few-shot
• 86. کتابخانه‌های تخصصی Few-shot
• 87. ملاحظات اخلاقی در Few-shot Learning
• 88. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 89. شفافیت مدل‌ها
• 90. مسئولیت‌پذیری در استفاده از Few-shot
• 91. آینده پژوهش در Few-shot Learning
• 92. روندهای نوظهور و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
• 93. چالش‌های باز و زمینه‌های تحقیقاتی آینده
• 94. توسعه ابزارهای بهتر برای Few-shot Learning
• 95. کاربرد Few-shot در هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• 96. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری از مباحث آموخته شده