Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Introduction to Transfer Learning
- Τι είναι η μάθηση μεταφοράς;
- Βασικά οφέλη και περιορισμοί
- Πώς η μάθηση μεταφοράς διαφέρει από την παραδοσιακή μηχανική εκμάθηση
Κατανόηση Προεκπαιδευμένων Μοντέλων
- Επισκόπηση δημοφιλών προεκπαιδευμένων μοντέλων (π.χ. ResNet, BERT)
- Αρχιτεκτονικές μοντέλων και βασικά χαρακτηριστικά τους
- Εφαρμογές προεκπαιδευμένων μοντέλων σε τομείς
Βελτιστοποίηση προεκπαιδευμένων μοντέλων
- Κατανόηση της εξαγωγής χαρακτηριστικών έναντι της τελειοποίησης
- Τεχνικές για αποτελεσματική μικρορύθμιση
- Αποφυγή υπερβολικής προσαρμογής κατά τη μικρορύθμιση
Μεταφορά μάθησης σε Natural Language Processing (NLP)
- Προσαρμογή μοντέλων γλώσσας για προσαρμοσμένες εργασίες NLP
- Χρήση Hugging Face Transformers για NLP
- Μελέτη περίπτωσης: Ανάλυση συναισθημάτων με μεταφορά μάθησης
Μεταφορά εκμάθησης σε Computer Vision
- Προσαρμογή προεκπαιδευμένων μοντέλων όρασης
- Χρήση εκμάθησης μεταφοράς για ανίχνευση και ταξινόμηση αντικειμένων
- Μελέτη περίπτωσης: Ταξινόμηση εικόνας με μάθηση μεταφοράς
Ασκήσεις Hands-On
- Φόρτωση και χρήση προεκπαιδευμένων μοντέλων
- Βελτιστοποίηση ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου για μια συγκεκριμένη εργασία
- Αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου και βελτίωση των αποτελεσμάτων
Real-World Applications of Transfer Learning
- Εφαρμογές στην υγειονομική περίθαλψη, τα οικονομικά και το λιανικό εμπόριο
- Ιστορίες επιτυχίας και μελέτες περιπτώσεων
- Μελλοντικές τάσεις και προκλήσεις στη μεταφορά μάθησης
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Requirements
- Βασική κατανόηση των εννοιών μηχανικής μάθησης
- Εξοικείωση με τα νευρωνικά δίκτυα και τη βαθιά μάθηση
- Εμπειρία στον προγραμματισμό Python
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- Λάτρεις της μηχανικής μάθησης
- Επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που εξερευνούν τεχνικές προσαρμογής μοντέλων
14 Hours