دوره یادگیری انتقالی در مسائل طبقه‌بندی پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری انتقالی در مسائل طبقه‌بندی پیشرفته

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: دسته‌بندی داده‌های با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
• 2. فصل ۲: مبانی یادگیری عمیق
• 3. فصل ۳: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 4. فصل ۴: معماری‌های رایج CNN
• 5. فصل ۵: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 6. فصل ۶: معماری‌های رایج RNN
• 7. فصل ۷: ترانسفورمرها و مکانیزم توجه
• 8. فصل ۸: مفاهیم اساسی یادگیری انتقالی
• 9. فصل ۹: استراتژی‌های انتقال دانش
• 10. فصل ۱۰: انتقال ویژگی (Feature Transfer)
• 11. فصل ۱۱: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 12. فصل ۱۲: استخراج ویژگی (Feature Extraction)
• 13. فصل ۱۳: انتقال دانش با استفاده از مکانیزم‌های توجه
• 14. فصل ۱۴: انتقال دانش بین دامنه‌ها (Domain Adaptation)
• 15. فصل ۱۵: مشکلات و چالش‌های یادگیری انتقالی
• 16. فصل ۱۶: داده‌های کم (Low-data Regimes)
• 17. فصل ۱۷: ناهمگونی داده‌ها (Data Heterogeneity)
• 18. فصل ۱۸: تعمیم‌پذیری (Generalization)
• 19. فصل ۱۹: بایاس و عدم تعادل (Bias and Imbalance)
• 20. فصل ۲۰: ارزیابی مدل‌های یادگیری انتقالی
• 21. فصل ۲۱: معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 22. فصل ۲۲: معیارهای ارزیابی برای مسائل پیچیده
• 23. فصل ۲۳: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 24. فصل ۲۴: تجزیه و تحلیل خطا (Error Analysis)
• 25. فصل ۲۵: کاربردهای یادگیری انتقالی در طبقه‌بندی پیشرفته
• 26. فصل ۲۶: طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
• 27. فصل ۲۷: طبقه‌بندی متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 28. فصل ۲۸: طبقه‌بندی صدا و تشخیص گفتار
• 29. فصل ۲۹: تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصاویر
• 30. فصل ۳۰: طبقه‌بندی در رباتیک و بینایی ماشین
• 31. فصل ۳۱: طبقه‌بندی در حوزه مالی
• 32. فصل ۳۲: طبقه‌بندی در حوزه علوم زیستی
• 33. فصل ۳۳: انتخاب مدل پیش‌آموزش‌دیده مناسب
• 34. فصل ۳۴: مجموعه داده‌های پیش‌آموزش‌دیده رایج
• 35. فصل ۳۵: ImageNet و مدل‌های مرتبط
• 36. فصل ۳۶: BERT و مدل‌های NLP
• 37. فصل ۳۷: مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
• 38. فصل ۳۸: ملاحظات مربوط به معماری مدل
• 39. فصل ۳۹: تأثیر اندازه مدل بر انتقال
• 40. فصل ۴۰: تأثیر لایه‌های مدل بر انتقال
• 41. فصل ۴۱: تکنیک‌های پیشرفته تنظیم دقیق
• 42. فصل ۴۲: تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Tuning)
• 43. فصل ۴۳: تنظیم زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
• 44. فصل ۴۴: تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization Techniques)
• 45. فصل ۴۵: توقف زودهنگام (Early Stopping)
• 46. فصل ۴۶: افزایش داده (Data Augmentation)
• 47. فصل ۴۷: تکنیک‌های پیشرفته افزایش داده
• 48. فصل ۴۸: تبدیل‌های هندسی و فتومتریک
• 49. فصل ۴۹: افزایش داده برای داده‌های متنی
• 50. فصل ۵۰: انتقال دانش صفر-شات (Zero-Shot Learning)
• 51. فصل ۵۱: انتقال دانش یک-شات (One-Shot Learning)
• 52. فصل ۵۲: یادگیری کم-نمونه (Few-Shot Learning)
• 53. فصل ۵۳: روش‌های مبتنی بر تطبیق (Metric-based Methods)
• 54. فصل ۵۴: روش‌های مبتنی بر مدل (Model-based Methods)
• 55. فصل ۵۵: روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-based Methods)
• 56. فصل ۵۶: یادگیری فراگیر (Meta-Learning)
• 57. فصل ۵۷: آموزش یک عامل یادگیرنده (Learning to Learn)
• 58. فصل ۵۸: الگوریتم MAML
• 59. فصل ۵۹: الگوریتم Reptile
• 60. فصل ۶۰: یادگیری انتقالی ناظر (Supervised Transfer Learning)
• 61. فصل ۶۱: یادگیری انتقالی نیمه‌ناظر (Semi-Supervised Transfer Learning)
• 62. فصل ۶۲: یادگیری انتقالی بدون ناظر (Unsupervised Transfer Learning)
• 63. فصل ۶۳: استخراج ویژگی‌های بدون ناظر
• 64. فصل ۶۴: پیش‌بینی پیش‌زمینه (Pretext Tasks)
• 65. فصل ۶۵: کاربرد یادگیری انتقالی در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 66. فصل ۶۶: کاربرد در تشخیص چهره
• 67. فصل ۶۷: کاربرد در شناسایی اسناد
• 68. فصل ۶۸: کاربرد در دسته‌بندی اخبار
• 69. فصل ۶۹: کاربرد در تحلیل احساسات
• 70. فصل ۷۰: کاربرد در شناسایی بیماری‌های گیاهی
• 71. فصل ۷۱: انتقال دانش در داده‌های سری زمانی
• 72. فصل ۷۲: انتقال دانش در شبکه‌های گراف
• 73. فصل ۷۳: چالش‌های اخلاقی و امنیتی
• 74. فصل ۷۴: تعصبات در داده‌ها و مدل‌ها
• 75. فصل ۷۵: حفظ حریم خصوصی در یادگیری انتقالی
• 76. فصل ۷۶: امنیت مدل‌های یادگیری انتقالی
• 77. فصل ۷۷: ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری انتقالی
• 78. فصل ۷۸: TensorFlow و Keras
• 79. فصل ۷۹: PyTorch
• 80. فصل ۸۰: Hugging Face Transformers
• 81. فصل ۸۱: Scikit-learn
• 82. فصل ۸۲: تکنیک‌های پیشرفته برای مقابله با کمبود داده
• 83. فصل ۸۳: یادگیری تقویتی انتقالی (Transfer Reinforcement Learning)
• 84. فصل ۸۴: انتقال سیاست (Policy Transfer)
• 85. فصل ۸۵: انتقال ارزش (Value Transfer)
• 86. فصل ۸۶: کاربرد در بازی‌ها
• 87. فصل ۸۷: کاربرد در رباتیک
• 88. فصل ۸۸: یادگیری خود-نظارتی (Self-Supervised Learning)
• 89. فصل ۸۹: وظایف خود-نظارتی در تصاویر
• 90. فصل ۹۰: وظایف خود-نظارتی در متن
• 91. فصل ۹۱: ارتباط خود-نظارتی با یادگیری انتقالی
• 92. فصل ۹۲: مسائل طبقه‌بندی طبقه‌بندی شده (Hierarchical Classification)
• 93. فصل ۹۳: یادگیری انتقالی چند-برچسبی (Multi-label Classification)
• 94. فصل ۹۴: یادگیری انتقالی چند-کاره (Multi-task Learning)
• 95. فصل ۹۵: مقایسه یادگیری انتقالی با یادگیری از ابتدا (Learning from Scratch)
• 96. فصل ۹۶: نکات عملی برای پیاده‌سازی
• 97. فصل ۹۷: مدیریت منابع محاسباتی
• 98. فصل ۹۸: اشکال‌زدایی مدل‌های یادگیری انتقالی
• 99. فصل ۹۹: روندهای آینده در یادگیری انتقالی
• 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و چشم‌انداز