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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