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Struttura del corso
Introduzione all'Advanced Transfer Learning
- Riepilogo dei fondamenti del transfer learning
- Sfide nell'apprendimento avanzato per il trasferimento
- Panoramica delle ricerche e dei progressi recenti
Adattamento specifico del dominio
- Comprendere l'adattamento e gli spostamenti dei domini
- Tecniche per l'ottimizzazione fine specifica del dominio
- Casi di studio: Adattamento di modelli pre-addestrati a nuovi domini
Apprendimento continuo
- Introduzione all'apprendimento permanente e alle sue sfide
- Tecniche per evitare l'oblio catastrofico
- Implementazione dell'apprendimento continuo nelle reti neurali
Apprendimento e messa a punto multi-task
- Comprendere i framework di apprendimento multi-task
- Strategie per la messa a punto multi-task
- Applicazioni reali dell'apprendimento multi-task
Tecniche avanzate per il transfer learning
- Strati adattatori e regolazione fine leggera
- Meta-learning per l'ottimizzazione del transfer learning
- Esplorare l'apprendimento di trasferimento interlinguistico
Implementazione pratica
- Creazione di un modello adattato al dominio
- Implementazione di flussi di lavoro di apprendimento continuo
- Regolazione fine multi-task utilizzando Hugging Face Trasformatori
Applicazioni del mondo reale
- Trasferisci l'apprendimento in PNL e visione artificiale
- Adattare i modelli per la sanità e la finanza
- Casi di studio sulla risoluzione di problemi del mondo reale
Tendenze future nell'apprendimento di trasferimento
- Tecniche emergenti e aree di ricerca
- Opportunità e sfide nella scalabilità del transfer learning
- Impatto del transfer learning sull'innovazione dell'IA
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Forte comprensione dei concetti di machine learning e deep learning
- Esperienza con la programmazione Python
- Familiarità con le reti neurali e i modelli pre-addestrati
Pubblico
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Ricercatori di intelligenza artificiale
- Data Scientist interessati a tecniche avanzate di adattamento dei modelli
14 ore