Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Introduction to Transfer Learning
- Chuyển học là gì?
- Những lợi ích và hạn chế chính
- Chuyển học khác với học máy truyền thống như thế nào
Tìm hiểu về các Mô hình Đã Huấn Luyện Sẵn
- Tổng quan về các mô hình đã huấn luyện sẵn phổ biến (ví dụ: ResNet, BERT)
- Kiến trúc mô hình và các tính năng chính của chúng
- Ứng dụng của các mô hình đã huấn luyện sẵn trong nhiều lĩnh vực
Fine-Tuning Các Mô hình Đã Huấn Luyện Sẵn
- Hiểu về trích xuất đặc trưng so với tinh chỉnh
- Các kỹ thuật để tinh chỉnh hiệu quả
- Tránh overfitting trong quá trình tinh chỉnh
Chuyển Học trong Natural Language Processing (NLP)
- Thích ứng các mô hình ngôn ngữ cho các tác vụ NLP tùy chỉnh
- Sử dụng Hugging Face Transformers cho NLP
- Nghiên cứu điển hình: Phân tích tình cảm với chuyển học
Chuyển Học trong Computer Vision
- Thích ứng các mô hình thị giác đã huấn luyện sẵn
- Sử dụng chuyển học để phát hiện và phân loại đối tượng
- Nghiên cứu điển hình: Phân loại hình ảnh với chuyển học
Thực Hành
- Tải và sử dụng các mô hình đã huấn luyện sẵn
- Tinh chỉnh một mô hình đã huấn luyện sẵn cho một tác vụ cụ thể
- Đánh giá hiệu suất mô hình và cải thiện kết quả
Ứng Dụng Thực Tế của Chuyển Học
- Ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính và bán lẻ
- Câu chuyện thành công và nghiên cứu điển hình
- Xu hướng và thách thức trong tương lai của chuyển học
Tóm Tắt và Các Bước Tiếp Theo
Requirements
- Hiểu biết cơ bản về các khái niệm học máy
- Làm quen với mạng nơ-ron và học sâu
- Có kinh nghiệm với lập trình Python
Đối tượng
- Các nhà khoa học dữ liệu
- Những người đam mê học máy
- Các chuyên gia AI khám phá các kỹ thuật thích ứng mô hình
14 Hours
