اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری صفر-شات و چند-شات؛ راهکارهای نوین هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های کم‌حجم

کتاب آموزش جامع یادگیری صفر-شات و چند-شات؛ راهکارهای نوین هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های کم‌حجم

تگ‌ها: Few-Shot Learning Zero-Shot Learning الگوریتم های یادگیری عمیق پردازش هوشمند داده تحلیل داده های حجیم هوش مصنوعی یادگیری با داده کم یادگیری چند-شات یادگیری صفر-شات 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 جامع یادگیری صفر-شات و چند-شات؛ راهکارهای نوین هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های کم‌حجم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری با داده‌های محدود (Low-Data Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های یادگیری با داده‌های محدود در هوش مصنوعی
  • 2. چالش‌های یادگیری عمیق در مواجهه با کمبود داده‌های برچسب‌دار
  • 3. مفاهیم پایه در یادگیری انتقال و نقش آن در مدل‌های کم‌داده
  • 4. معرفی یادگیری صفر-شات و تفاوت آن با یادگیری کلاسیک
  • 5. آشنایی با فضای ویژگی‌های معنایی و نقش آن‌ها در تطبیق کلاس‌ها
  • 6. معماری مدل‌های یادگیری صفر-شات مبتنی بر تعبیه فضای مشترک
  • 7. روش‌های تولید ویژگی‌های مصنوعی برای کلاس‌های دیده نشده
  • 8. یادگیری چند-شات و اهمیت استراتژی‌های یادگیری فراگیر
  • 9. مبانی یادگیری فراگیر و الگوریتم‌های مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 10. شبکه‌های عصبی حافظه‌محور در یادگیری چند-شات
  • 11. مدل‌های نمونه‌محور و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه در فضای ویژگی‌ها
  • 12. شبکه‌های نمونه‌بردار و یادگیری معیارهای فاصله
  • 13. معماری شبکه‌های دوقلو برای تشخیص شباهت در داده‌های کم
  • 14. شبکه‌های نمونه‌بردار و یادگیری فضای ویژگی‌های متمایزکننده
  • 15. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در یادگیری با داده‌های محدود
  • 16. روش‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ برای یادگیری صفر-شات
  • 17. استفاده از دانش‌نامه‌ها و هستی‌شناسی‌ها در غنی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 18. تکنیک‌های افزایش داده مبتنی بر مدل‌های مولد در یادگیری چند-شات
  • 19. شبکه‌های مولد رقابتی برای تولید نمونه‌های آموزشی مصنوعی
  • 20. استفاده از مدل‌های انتشار برای بهبود یادگیری با داده‌های محدود
  • 21. استراتژی‌های تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای کارهای خاص
  • 22. روش‌های تطبیق دامنه برای انتقال دانش به حوزه‌های جدید
  • 23. یادگیری فعال و نقش آن در انتخاب هوشمندانه داده‌های آموزشی
  • 24. الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی برای استفاده از داده‌های بدون برچسب
  • 25. اصول طراحی توابع زیان برای یادگیری معیارهای فاصله
  • 26. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی ویژگی‌ها در محیط‌های کم‌داده
  • 27. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌ها در شرایط صفر-شات
  • 28. روش‌های مقابله با بیش‌برازش در سناریوهای یادگیری با داده‌های اندک
  • 29. پیاده‌سازی مدل‌های چند-شات با استفاده از فریم‌ورک‌های استاندارد
  • 30. روش‌های ترکیبی برای افزایش استحکام مدل در برابر نویز داده‌ها
  • 31. کاربرد یادگیری صفر-شات در تحلیل تصاویر پزشکی با داده‌های محدود
  • 32. کاربرد یادگیری چند-شات در پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن
  • 33. بهینه‌سازی مدل‌های سبک برای اجرا در سیستم‌های با منابع محدود
  • 34. اخلاق در هوش مصنوعی و ملاحظات مربوط به داده‌های آموزشی
  • 35. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
  • 36. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری کم‌داده در کاربردهای صنعتی
  • 37. بررسی روندهای آینده در یادگیری مدل‌های هوشمند با داده‌های اندک
  • 38. پروژه عملی: طراحی یک سیستم طبقه‌بندی صفر-شات
  • 39. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک مدل چند-شات برای تشخیص الگو
  • 40. جمع‌بندی و مسیر پیش رو در پژوهش‌های یادگیری کم‌داده

📚 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.