Návrh Školení

Úvod do pokročilého transferového učení

  • Shrnutí základů transferového učení
  • Výzvy v pokročilém transferovém učení
  • Přehled nedávného výzkumu a pokroků

Adaptace specifická pro doménu

  • Pochopení adaptace domény a posunu domény
  • Techniky pro doladění specifické pro doménu
  • Případové studie: Přizpůsobení předem vyškolených modelů novým doménám

Průběžné učení

  • Úvod do celoživotního učení a jeho výzev
  • Techniky, jak se vyhnout katastrofickému zapomínání
  • Implementace kontinuálního učení v neuronových sítích

Víceúlohové učení a jemné ladění

  • Pochopení rámců víceúkolového učení
  • Strategie pro víceúlohové jemné ladění
  • Aplikace víceúlohového učení v reálném světě

Pokročilé techniky pro transferové učení

  • Vrstvy adaptéru a lehké jemné doladění
  • Meta-learning pro optimalizaci přenosu učení
  • Zkoumání mezijazykového transferového učení

Praktická implementace

  • Vytvoření modelu přizpůsobeného doméně
  • Implementace pracovních postupů kontinuálního učení
  • Víceúlohové jemné ladění pomocí Hugging Face Transformers

Aplikace v reálném světě

  • Přeneste učení v NLP a počítačovém vidění
  • Přizpůsobení modelů pro zdravotnictví a finance
  • Případové studie řešení reálných problémů

Budoucí trendy v transferovém učení

  • Nové techniky a oblasti výzkumu
  • Příležitosti a výzvy ve škálování přenosu učení
  • Dopad transferového učení na inovace AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Silné porozumění konceptům strojového učení a hlubokého učení
  • Zkušenosti s programováním Python
  • Seznámení s neuronovými sítěmi a předem trénovanými modely

Publikum

  • Inženýři strojového učení
  • výzkumníci AI
  • Data Scientists zajímající se o pokročilé techniky adaptace modelů
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie