Plan du cours

Introduction à l'apprentissage par transfert avancé

  • Rappel des principes fondamentaux de l'apprentissage par transfert
  • Défis de l'apprentissage par transfert avancé
  • Aperçu des recherches et avancées récentes

Adaptation spécifique à un domaine

  • Comprendre l'adaptation au domaine et les changements de domaine
  • Techniques d'adaptation spécifique à un domaine
  • Études de cas : Adaptation de modèles pré-entraînés à de nouveaux domaines

Apprentissage continu

  • Introduction à l'apprentissage tout au long de la vie et à ses défis
  • Techniques pour éviter les oublis catastrophiques
  • Mise en œuvre de l'apprentissage continu dans les réseaux neuronaux

Apprentissage multitâche et réglage fin

  • Comprendre les cadres d'apprentissage multitâche
  • Stratégies de réglage fin multi-tâches
  • Applications concrètes de l'apprentissage multitâche

Techniques avancées pour l'apprentissage par transfert

  • Couches d'adaptation et réglage fin léger
  • Méta-apprentissage pour l'optimisation de l'apprentissage par transfert
  • Exploration de l'apprentissage par transfert multilingue

Mise en œuvre pratique

  • Construire un modèle adapté au domaine
  • Mise en œuvre de flux d'apprentissage continu
  • Réglage fin multi-tâches à l'aide des transformateurs Hugging Face.

Applications dans le monde réel

  • Apprentissage par transfert dans le domaine du NLP et de la vision par ordinateur
  • Adaptation de modèles pour les soins de santé et la finance
  • Études de cas sur la résolution de problèmes réels

Tendances futures de l'apprentissage par transfert

  • Techniques et domaines de recherche émergents
  • Opportunités et défis liés à l'extension de l'apprentissage par transfert
  • Impact de l'apprentissage par transfert sur l'innovation en matière d'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Forte compréhension des concepts d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
  • Expérience de la programmation Python.
  • Familiarité avec les réseaux neuronaux et les modèles pré-entraînés.

Audience

  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Chercheurs en IA
  • Data Scientists intéressés par les techniques avancées d'adaptation de modèles
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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