دوره یادگیری انتقالی در عمل: تکنیک‌های کاربردی برای هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری انتقالی در عمل: تکنیک‌های کاربردی برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری انتقالی
• 2. مفاهیم کلیدی یادگیری انتقالی
• 3. اهمیت یادگیری انتقالی در هوش مصنوعی
• 4. کاربردهای یادگیری انتقالی
• 5. انواع یادگیری انتقالی
• 6. یادگیری انتقالی مبتنی بر ویژگی
• 7. یادگیری انتقالی مبتنی بر نمونه
• 8. یادگیری انتقالی مبتنی بر پارامتر
• 9. یادگیری انتقالی ناهمگن
• 10. مراحل پیاده سازی یادگیری انتقالی
• 11. انتخاب مدل از پیش آموزش دیده
• 12. تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
• 13. انتقال دانش با استفاده از استخراج ویژگی
• 14. انتقال دانش با تغییر توزیع داده
• 15. تکنیک های افزایش داده برای یادگیری انتقالی
• 16. داده افزایی خودکار
• 17. داده افزایی در فضای ویژگی
• 18. استفاده از مدل های بزرگ زبان (LLMs)
• 19. تنظیم دقیق LLMs برای وظایف خاص
• 20. Prompt Engineering برای یادگیری انتقالی
• 21. آموزش تقویتی با یادگیری انتقالی
• 22. یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 23. طبقه‌بندی متن با یادگیری انتقالی
• 24. تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 25. ترجمه ماشینی با یادگیری انتقالی
• 26. خلاصه‌سازی متن
• 27. تولید متن
• 28. یادگیری انتقالی در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 29. طبقه‌بندی تصویر
• 30. تشخیص شیء
• 31. تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 32. تولید تصویر
• 33. بازشناسی چهره
• 34. یادگیری انتقالی در تشخیص گفتار
• 35. تبدیل گفتار به متن
• 36. شناسایی گوینده
• 37. یادگیری انتقالی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 38. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 39. توصیه‌گرهای مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
• 40. ترکیب یادگیری انتقالی با تکنیک‌های دیگر
• 41. یادگیری انتقالی و یادگیری چندوظیفه‌ای
• 42. یادگیری انتقالی و یادگیری فعال
• 43. یادگیری انتقالی و یادگیری بدون نظارت
• 44. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری انتقالی
• 45. چالش‌های یادگیری انتقالی
• 46. داده‌های نامتوازن و یادگیری انتقالی
• 47. داده‌های نامرتبط
• 48. تفسیرپذیری در یادگیری انتقالی
• 49. اخلاق در یادگیری انتقالی
• 50. سوگیری در مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 51. حریم خصوصی داده‌ها
• 52. یادگیری انتقالی برای داده‌های حساس
• 53. یادگیری انتقالی در رباتیک
• 54. یادگیری انتقالی در بهداشت و درمان
• 55. تشخیص بیماری
• 56. کشف دارو
• 57. یادگیری انتقالی در امور مالی
• 58. تشخیص تقلب
• 59. پیش‌بینی بازار
• 60. یادگیری انتقالی در بازی‌ها
• 61. آموزش عامل‌ها
• 62. توسعه بازی
• 63. یادگیری انتقالی در سنجش از دور
• 64. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
• 65. تشخیص تغییرات
• 66. یادگیری انتقالی در اینترنت اشیاء (IoT)
• 67. تحلیل داده‌های سنسور
• 68. پیش‌بینی خرابی
• 69. یادگیری انتقالی در امنیت سایبری
• 70. شناسایی بدافزار
• 71. تشخیص نفوذ
• 72. یادگیری انتقالی در آموزش
• 73. شخصی‌سازی آموزش
• 74. ارزیابی عملکرد دانش‌آموز
• 75. مطالعات موردی یادگیری انتقالی
• 76. پیاده‌سازی یادگیری انتقالی در یک پروژه واقعی
• 77. دشواری‌های عملی در پیاده‌سازی
• 78. راهکارهای مقابله با دشواری‌ها
• 79. بررسی کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مرتبط
• 80. TensorFlow و Keras برای یادگیری انتقالی
• 81. PyTorch برای یادگیری انتقالی
• 82. Hugging Face Transformers
• 83. سایر ابزارهای مفید
• 84. آینده یادگیری انتقالی
• 85. روندهای نوظهور
• 86. تحقیقات آتی
• 87. نکات پیشرفته در تنظیم دقیق
• 88. انتقال لایه به لایه
• 89. انتقال با نرخ یادگیری متفاوت
• 90. تنظیم ابرپارامترها
• 91. روش‌های منظم‌سازی در یادگیری انتقالی
• 92. Dropout و Batch Normalization
• 93. Regularization L1 و L2
• 94. استفاده از دانش ضمنی
• 95. Meta-learning و یادگیری انتقالی
• 96. Few-shot learning با یادگیری انتقالی
• 97. Zero-shot learning با یادگیری انتقالی
• 98. Continual learning با یادگیری انتقالی
• 99. یادگیری انتقالی متقابل
• 100. یادگیری انتقالی در زمان واقعی