کتاب جامع Few‑Shot Learning برای جذب استعداد: از مبانی تا پیاده‌سازی عملی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع Few‑Shot Learning برای جذب استعداد: از مبانی تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: یادگیری ماشین برای مدیریت استعداد و جذب نیرو

موضوع میانی: تکنیک‌های Few‑Shot Learning در فرآیندهای جذب استعداد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه Few‑Shot Learning
• 2. تفاوت Few‑Shot، Zero‑Shot و One‑Shot Learning
• 3. معرفی Meta‑Learning و الگوریتم‌های اصلی
• 4. شبکه‌های Prototypical: معماری و آموزش
• 5. شبکه‌های Matching: مکانیزم توجه و مقایسه
• 6. شبکه‌های Relation: یادگیری معیار شباهت
• 7. MAML و بهینه‌سازی سریع مدل
• 8. Data Augmentation برای داده‌های کمی برچسب‌دار
• 9. تولید داده‌های مصنوعی با GAN و Diffusion Models
• 10. Transfer Learning از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به Few‑Shot
• 11. Domain Adaptation در حوزه منابع انسانی
• 12. ساختار داده‌های جذب نیرو: رزومه، توضیحات شغل، پروفایل‌هایLinkedIn
• 13. پیش‌پردازش متن و استخراج ویژگی‌های کلیدی
• 14. Entity Recognition برای مهارت، تجربه، تحصیلات
• 15. Embeddingهای تخصصی HR: Skill2Vec، Job2Vec
• 16. طراحی Episodeهای آموزشی برای Few‑Shot Recruitment
• 17. استراتژی‌های Sampling: N‑way K‑shot در داده‌های HR
• 18. ارزیابی مدل: Accuracy، F1، AUC در سناریوهای Few‑Shot
• 19. Cross‑Validation و Bootstrap برای اطمینان از پایداری
• 20. مدیریت Bias و Fairness در مدل‌های جذب نیرو
• 21. Explainability: Attention Visualization، SHAP برای تصمیمات Few‑Shot
• 22. Active Learning برای انتخاب نمونه‌های برچسب‌گذاری شده
• 23. Human‑in‑the‑Loop در حلقه آموزش Few‑Shot
• 24. پیاده‌سازی پایپ‌لاین End‑to‑End با PyTorch / TensorFlow
• 25. استفاده از Hugging Face Transformers برای Few‑Shot NLP
• 26. Fine‑tuning مدل‌های BERT‑based با چند نمونه برچسب‌دار
• 27. Prompt Engineering برای Few‑Shot Classification در HR
• 28. Zero‑Shot Classification با CLIP‑style Models
• 29. Reranking کاندیداها با Metric Learning
• 30. Ranking Lossها: Contrastive، Triplet، Quadruplet
• 31. Multi‑Task Few‑Shot Learning: مهارت، سطح تجربه، تناسب فرهنگی
• 32. Ensemble Methods برای بهبود دقت Few‑Shot
• 33. مدل‌سازی عدم قطعیت: Bayesian Few‑Shot
• 34. استفاده از Knowledge Graphهای مهارت برای Few‑Shot
• 35. Graph Neural Networks در Few‑Shot Talent Matching
• 36. فصل‌بندی داده‌ها: تازه‌واردها، دورکاران،Freelancers
• 37. Cold‑Start Problem برای پلتفرم‌های جدید جذب نیرو
• 38. استفاده از Feedback کارفرما برای به‌روزرسانی مدل (Online Learning)
• 39. MLOps برای Few‑Shot Models: CI/CD، Model Registry
• 40. Monitoring Drift و Performance در Production
• 41. A/B Testing مدل‌های Few‑Shot در پلتفرم جذب نیرو
• 42. Security و Privacy: Federated Few‑Shot Learning
• 43. Cost‑Effective Annotation Strategies برای HR Teams
• 44. Case Study: Few‑Shot Resume Screening در شرکت بزرگ
• 45. Case Study: Few‑Shot Job Recommendation برای جویندگان کار
• 46. Case Study: Few‑Shot Interview Question Generation
• 47. Best Practices برای مستندسازی و Reproducibility
• 48. Ethical AI Guidelines در Few‑Shot Recruitment
• 49. Future Trends: Foundation Models، Prompt‑Based Few‑Shot
• 50. پروژه نهایی: طراحی و استقرار یک سیستم Few‑Shot Talent Acquisition