اکسپرس 24
کتاب آموزش مدل‌های زبانی با مجموعه داده‌های محدود (Few-shot Learning)

کتاب آموزش مدل‌های زبانی با مجموعه داده‌های محدود (Few-shot Learning)

تگ‌ها: Few-shot Learning پردازش زبان طبیعی داده‌کاوی زبان مجموعه داده محدود مدل‌های زبانی هوش مصنوعی یادگیری چندشات یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.