کتاب صوتی انتقال یادگیری در طبقه‌بندی سوالات: تسلط بر تکنیک‌های تطبیق دامنه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره انتقال یادگیری در طبقه‌بندی سوالات: تسلط بر تکنیک‌های تطبیق دامنه

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی سوالات و چالش‌های آن
• 2. معماری‌های سنتی طبقه‌بندی سوالات: نقاط قوت و ضعف
• 3. آشنایی با مفهوم انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 4. انواع مختلف انتقال یادگیری: استخراج ویژگی، تنظیم دقیق، یادگیری چند وظیفه‌ای
• 5. دلیل نیاز به انتقال یادگیری در طبقه‌بندی سوالات
• 6. داده‌های دامنه: ویژگی‌ها، چالش‌ها و اهمیت
• 7. مشکلات تطبیق دامنه در طبقه‌بندی سوالات
• 8. تکنیک‌های کاهش شکاف دامنه: معرفی و دسته‌بندی
• 9. تطبیق توزیع ویژگی: روش‌های آماری
• 10. تطبیق فضای ویژگی: تبدیل‌های خطی و غیرخطی
• 11. استفاده از شبکه‌های عصبی برای تطبیق دامنه
• 12. یادگیری نمایش (Representation Learning) و انتقال یادگیری
• 13. خودرمزگذارها (Autoencoders) و یادگیری نمایش
• 14. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به عنوان مبنای انتقال یادگیری
• 15. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ برای طبقه‌بندی سوالات
• 16. روش‌های انتخاب داده برای انتقال یادگیری
• 17. استراتژی‌های نمونه‌برداری و وزن‌دهی داده
• 18. تقویت یادگیری (Reinforcement Learning) برای انتقال یادگیری در سوالات
• 19. داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) و نقش آن‌ها در انتقال یادگیری
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های انتقال یادگیری در طبقه‌بندی سوالات
• 21. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-score، AUC
• 22. تاثیر اندازه مجموعه داده منبع بر عملکرد انتقال یادگیری
• 23. تاثیر شباهت بین دامنه‌ها بر عملکرد انتقال یادگیری
• 24. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن در طبقه‌بندی سوالات
• 25. یادگیری فعال (Active Learning) و انتقال یادگیری
• 26. یادگیری چند دامنه‌ای (Multi-Domain Learning)
• 27. استفاده از مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention) در انتقال یادگیری
• 28. ترکیب انتقال یادگیری با روش‌های دیگر طبقه‌بندی
• 29. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در انتقال یادگیری
• 30. پیاده‌سازی انتقال یادگیری با استفاده از TensorFlow/PyTorch
• 31. کار با مجموعه‌داده‌های استاندارد طبقه‌بندی سوالات
• 32. مطالعه موردی: انتقال یادگیری در طبقه‌بندی سوالات پزشکی
• 33. مطالعه موردی: انتقال یادگیری در طبقه‌بندی سوالات حقوقی
• 34. مطالعه موردی: انتقال یادگیری در طبقه‌بندی سوالات فنی
• 35. روش‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting) در انتقال یادگیری
• 36. تفسیرپذیری مدل‌های انتقال یادگیری
• 37. آینده انتقال یادگیری در طبقه‌بندی سوالات
• 38. چالش‌ها و مسیرهای تحقیقاتی پیش رو
• 39. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و کاربرد آن در انتقال یادگیری
• 40. بهبود عملکرد با استفاده از یادگیری تقویتی و انتقال یادگیری
• 41. استفاده از روش‌های ensemble در انتقال یادگیری
• 42. بررسی آخرین مقالات و دستاوردهای روز دنیا در زمینه انتقال یادگیری