دوره تخصصی: هرس با استفاده از متا-یادگیری (Meta-Learning) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تخصصی: هرس با استفاده از متا-یادگیری (Meta-Learning)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هرس و اهمیت آن در یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین کلاسیک
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. معرفی مفاهیم پایه هرس در مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. تکنیک‌های هرس مبتنی بر ساختار مدل (Pruning)
• 6. هرس پس از آموزش (Post-Training Pruning)
• 7. هرس در حین آموزش (Pruning During Training)
• 8. متا-یادگیری: تعریف و اصول اولیه
• 9. تفاوت متا-یادگیری با یادگیری ماشین سنتی
• 10. کاربردهای متا-یادگیری در حوزه‌های مختلف
• 11. متا-یادگیری برای تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
• 12. متا-یادگیری برای انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 13. متا-یادگیری برای جستجوی معماری مدل (Neural Architecture Search)
• 14. یادگیری با چند وظیفه (Multi-Task Learning) و ارتباط آن با متا-یادگیری
• 15. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و ارتباط آن با متا-یادگیری
• 16. یادگیری سریع (Few-Shot Learning) با رویکرد متا-یادگیری
• 17. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری سریع
• 18. روش‌های مبتنی بر معیارهای شباهت در یادگیری سریع
• 19. یادگیری سریع مبتنی بر مدل‌های پارامتری
• 20. یادگیری سریع مبتنی بر مدل‌های غیرپارامتری
• 21. متا-یادگیری برای یادگیری سریع طبقه‌بندی‌کننده (Few-Shot Classification)
• 22. متا-یادگیری برای یادگیری سریع رگرسیون (Few-Shot Regression)
• 23. متا-یادگیری برای یادگیری سریع وظایف پیوسته (Few-Shot Continuous Tasks)
• 24. یادگیری مبتنی بر مثال (Instance-Based Learning) و ارتباط آن با متا-یادگیری
• 25. یادگیری مبتنی بر نمونه (Prototype-Based Learning)
• 26. یادگیری مبتنی بر شباهت (Metric-Based Learning)
• 27. شبکه‌های ممیز (Prototypical Networks)
• 28. شبکه‌های تطبیقی (Matching Networks)
• 29. شبکه‌های رابط (Relation Networks)
• 30. شبکه‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient-Based Meta-Learning)
• 31. MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)
• 32. Meta-SGD
• 33. Anil
• 34. تکنیک‌های هرس در شبکه‌های عصبی عمیق
• 35. هرس ساختاری (Structured Pruning)
• 36. هرس غیرساختاری (Unstructured Pruning)
• 37. هرس مبتنی بر اهمیت وزن‌ها (Weight Magnitude Pruning)
• 38. هرس مبتنی بر حساسیت گرادیان (Gradient Sensitivity Pruning)
• 39. هرس مبتنی بر اطلاعات متقابل (Mutual Information Pruning)
• 40. هرس مبتنی بر نرمال‌سازی (Normalization-Based Pruning)
• 41. هرس مبتنی بر کمینه کردن خطا (Error Minimization Pruning)
• 42. ترکیب هرس و متا-یادگیری برای بهینه‌سازی مدل‌ها
• 43. طراحی استراتژی‌های هرس با استفاده از متا-یادگیری
• 44. متا-یادگیری برای پیش‌بینی میزان هرس مورد نیاز
• 45. متا-یادگیری برای انتخاب بهترین روش هرس برای یک وظیفه خاص
• 46. متا-یادگیری برای تعیین زمان مناسب انجام هرس
• 47. کاربرد متا-یادگیری در هرس مدل‌های بزرگ (Large Models)
• 48. هرس مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با رویکرد متا-یادگیری
• 49. هرس مدل‌های بینایی کامپیوتر با رویکرد متا-یادگیری
• 50. متا-یادگیری برای هرس مدل‌های زمان-واقعی (Real-time Models)
• 51. فشرده‌سازی مدل (Model Compression) با استفاده از هرس و متا-یادگیری
• 52. کوانتیزاسیون (Quantization) و ارتباط آن با هرس
• 53. تقطیر دانش (Knowledge Distillation) و ارتباط آن با هرس
• 54. متا-یادگیری برای بهبود فرآیند فشرده‌سازی مدل
• 55. ارزیابی مدل‌های هرس شده
• 56. معیارهای ارزیابی هرس: دقت، اندازه مدل، پیچیدگی محاسباتی
• 57. تاثیر هرس بر قابلیت تعمیم (Generalization) مدل
• 58. مقایسه روش‌های مختلف هرس با استفاده از متا-یادگیری
• 59. مطالعات موردی: کاربرد هرس و متا-یادگیری در حوزه‌های خاص
• 60. هرس و متا-یادگیری در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 61. هرس و متا-یادگیری در بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 62. هرس و متا-یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 63. هرس و متا-یادگیری در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 64. پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های هرس و متا-یادگیری
• 65. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای هرس (PyTorch, TensorFlow)
• 66. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای متا-یادگیری (Meta-learn, Pyro)
• 67. ساخت یک خط لوله (Pipeline) جامع برای هرس و متا-یادگیری
• 68. چالش‌های پیش رو در هرس و متا-یادگیری
• 69. مسائل اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 70. اصول اخلاقی در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 71. رعایت چارچوب‌های قانونی و شرعی در توسعه محتوای آموزشی
• 72. تعهد به اصول حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 73. تبعیض در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و راهکارهای مقابله
• 74. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار و جامعه
• 75. مسئولیت‌پذیری توسعه‌دهندگان در قبال خطاهای احتمالی سیستم‌ها
• 76. اهمیت شفافیت در عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 77. آموزش و توانمندسازی کاربران برای درک و استفاده از هوش مصنوعی
• 78. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 79. نوآوری‌های آتی در متا-یادگیری و هرس مدل
• 80. همکاری‌های بین‌المللی و تبادل دانش در حوزه هوش مصنوعی
• 81. نقش دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی در پیشبرد هوش مصنوعی
• 82. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
• 83. کاربرد هوش مصنوعی در حل مسائل اجتماعی و زیست‌محیطی
• 84. تحولات اخیر در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 85. مروری بر آخرین مقالات و پژوهش‌ها در زمینه هرس و متا-یادگیری
• 86. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 87. مسیر شغلی متخصصان هوش مصنوعی
• 88. مهارت‌های لازم برای موفقیت در حوزه هوش مصنوعی
• 89. اهمیت یادگیری مستمر در دنیای هوش مصنوعی
• 90. آمادگی برای آینده با هوش مصنوعی
• 91. جمع‌بندی و نگاه به آینده