دوره تکنیک‌های عملی یادگیری انتقالی برای دانشجویان و دانش‌پژوهان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های عملی یادگیری انتقالی برای دانشجویان و دانش‌پژوهان

موضوع کلی: توسعه فردی

موضوع میانی: یادگیری انتقالی (Transfer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
• 2. فصل ۲: تاریخچه و سیر تکاملی یادگیری انتقالی
• 3. فصل ۳: مفاهیم کلیدی در یادگیری انتقالی
• 4. فصل ۴: انواع یادگیری انتقالی
• 5. فصل ۵: یادگیری انتقالی با منبع منفرد
• 6. فصل ۶: یادگیری انتقالی با منابع متعدد
• 7. فصل ۷: یادگیری انتقالی عمودی
• 8. فصل ۸: یادگیری انتقالی افقی
• 9. فصل ۹: یادگیری انتقالی ناهمگن
• 10. فصل ۱۰: یادگیری انتقالی همگن
• 11. فصل ۱۱: انتقال دانش در یادگیری ماشینی
• 12. فصل ۱۲: انتقال آموخته‌ها از داده‌های برچسب‌دار
• 13. فصل ۱۳: انتقال آموخته‌ها از داده‌های بدون برچسب
• 14. فصل ۱۴: انتقال آموخته‌ها از داده‌های متنی
• 15. فصل ۱۵: انتقال آموخته‌ها از داده‌های تصویری
• 16. فصل ۱۶: انتقال آموخته‌ها از داده‌های صوتی
• 17. فصل ۱۷: انتقال آموخته‌ها از حوزه‌های مختلف
• 18. فصل ۱۸: انتقال دانش در شبکه‌های عصبی عمیق
• 19. فصل ۱۹: انتقال وزن‌ها در شبکه‌های عصبی
• 20. فصل ۲۰: انتقال معماری در شبکه‌های عصبی
• 21. فصل ۲۱: انتقال آموخته‌ها از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 22. فصل ۲۲: چالش‌های یادگیری انتقالی
• 23. فصل ۲۳: ناهمگونی داده‌ها
• 24. فصل ۲۴: ناهمگونی وظایف
• 25. فصل ۲۵: ناهمگونی مدل‌ها
• 26. فصل ۲۶: افت عملکرد در انتقال
• 27. فصل ۲۷: تعمیم‌پذیری مدل‌های انتقالی
• 28. فصل ۲۸: روش‌های پیشرفته یادگیری انتقالی
• 29. فصل ۲۹: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 30. فصل ۳۰: یادگیری انتقالی با تنظیم جزئی
• 31. فصل ۳۱: یادگیری انتقالی با تنظیم کل مدل
• 32. فصل ۳۲: استخراج ویژگی (Feature Extraction)
• 33. فصل ۳۳: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده به عنوان استخراج‌کننده ویژگی
• 34. فصل ۳۴: آموزش طبقه‌بندی‌کننده جدید بر روی ویژگی‌های استخراج‌شده
• 35. فصل ۳۵: تنظیم پارامترهای یادگیری انتقالی
• 36. فصل ۳۶: انتخاب لایه‌های مناسب برای انتقال
• 37. فصل ۳۷: نرخ یادگیری در تنظیم دقیق
• 38. فصل ۳۸: تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 39. فصل ۳۹: تکنیک‌های منظم‌سازی در یادگیری انتقالی
• 40. فصل ۴۰: توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 41. فصل ۴۱: کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 42. فصل ۴۲: افزودن منظم‌سازی L1 و L2
• 43. فصل ۴۳: ارزیابی مدل‌های یادگیری انتقالی
• 44. فصل ۴۴: معیارهای ارزیابی استاندارد
• 45. فصل ۴۵: معیارهای خاص یادگیری انتقالی
• 46. فصل ۴۶: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 47. فصل ۴۷: یادگیری انتقالی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 48. فصل ۴۸: مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده
• 49. فصل ۴۹: BERT و خانواده آن
• 50. فصل ۵۰: GPT و خانواده آن
• 51. فصل ۵۱: انتقال آموخته‌ها برای طبقه‌بندی متن
• 52. فصل ۵۲: انتقال آموخته‌ها برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 53. فصل ۵۳: انتقال آموخته‌ها برای پاسخگویی به سوالات
• 54. فصل ۵۴: انتقال آموخته‌ها برای ترجمه ماشینی
• 55. فصل ۵۵: یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتر
• 56. فصل ۵۶: معماری‌های کانولوشنال از پیش آموزش‌دیده
• 57. فصل ۵۷: VGG و خانواده آن
• 58. فصل ۵۸: ResNet و خانواده آن
• 59. فصل ۵۹: Inception و خانواده آن
• 60. فصل ۶۰: انتقال آموخته‌ها برای طبقه‌بندی تصویر
• 61. فصل ۶۱: انتقال آموخته‌ها برای تشخیص اشیاء
• 62. فصل ۶۲: انتقال آموخته‌ها برای قطعه‌بندی تصویر (Image Segmentation)
• 63. فصل ۶۳: انتقال آموخته‌ها برای تشخیص چهره
• 64. فصل ۶۴: یادگیری انتقالی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 65. فصل ۶۵: انتقال آموخته‌ها از رفتارهای کاربر
• 66. فصل ۶۶: انتقال آموخته‌ها از ویژگی‌های آیتم
• 67. فصل ۶۷: انتقال آموخته‌ها از داده‌های متنی توصیفی
• 68. فصل ۶۸: کاربردهای عملی یادگیری انتقالی
• 69. فصل ۶۹: کاربرد در حوزه پزشکی
• 70. فصل ۷۰: تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی
• 71. فصل ۷۱: پیش‌بینی پاسخ به درمان
• 72. فصل ۷۲: تحلیل داده‌های ژنتیکی
• 73. فصل ۷۳: کاربرد در حوزه مالی
• 74. فصل ۷۴: پیش‌بینی روند بازار
• 75. فصل ۷۵: تشخیص تقلب
• 76. فصل ۷۶: رتبه‌بندی اعتباری
• 77. فصل ۷۷: کاربرد در حوزه صنعت
• 78. فصل ۷۸: تشخیص عیوب در محصولات
• 79. فصل ۷۹: بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 80. فصل ۸۰: نگهداری پیش‌بینانه
• 81. فصل ۸۱: کاربرد در حوزه آموزش
• 82. فصل ۸۲: شخصی‌سازی مسیرهای یادگیری
• 83. فصل ۸۳: تشخیص افت تحصیلی دانش‌آموزان
• 84. فصل ۸۴: تولید محتوای آموزشی
• 85. فصل ۸۵: ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری انتقالی
• 86. فصل ۸۶: TensorFlow و Keras
• 87. فصل ۸۷: PyTorch
• 88. فصل ۸۸: Hugging Face Transformers
• 89. فصل ۸۹: Scikit-learn
• 90. فصل ۹۰: نکات و ترفندهای عملی
• 91. فصل ۹۱: انتخاب داده‌های منبع مناسب
• 92. فصل ۹۲: مدیریت ناهمگونی داده‌ها
• 93. فصل ۹۳: غلبه بر مشکل کمبود داده در حوزه هدف
• 94. فصل ۹۴: ارزیابی مداوم و بهبود مدل
• 95. فصل ۹۵: اخلاق و سوگیری در یادگیری انتقالی
• 96. فصل ۹۶: تشخیص و کاهش سوگیری‌ها
• 97. فصل ۹۷: مسائل مربوط به حریم خصوصی
• 98. فصل ۹۸: آینده یادگیری انتقالی
• 99. فصل ۹۹: تحقیقات در حال انجام
• 100. فصل ۱۰۰: روندهای نوظهور