Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Programa del Curso
Introducción al Aprendizaje Avanzado de Transferencia
- Resumen de los fundamentos del aprendizaje por transferencia
- Desafíos en el aprendizaje de transferencia avanzado
- Resumen de las investigaciones y avances recientes
Adaptación específica del dominio
- Comprender la adaptación y los cambios de dominio
- Técnicas para el ajuste fino específico del dominio
- Casos prácticos: Adaptación de modelos previamente entrenados a nuevos dominios
Aprendizaje continuo
- Introducción al aprendizaje a lo largo de toda la vida y sus retos
- Técnicas para evitar el olvido catastrófico
- Implementación del aprendizaje continuo en redes neuronales
Aprendizaje y ajuste multitarea
- Comprender los marcos de aprendizaje multitarea
- Estrategias para el ajuste fino de múltiples tareas
- Aplicaciones del mundo real del aprendizaje multitarea
Técnicas Avanzadas para el Aprendizaje por Transferencia
- Capas de adaptadores y ajuste fino ligero
- Meta-learning para la optimización del aprendizaje por transferencia
- Explorando el aprendizaje de transferencia interlingüe
Implementación práctica
- Creación de un modelo adaptado al dominio
- Implementación de flujos de trabajo de aprendizaje continuo
- Ajuste fino multitarea con Hugging Face Transformers
Aplicaciones en el mundo real
- Transferencia de aprendizaje en PNL y visión artificial
- Adaptación de modelos para la salud y las finanzas
- Estudios de caso sobre la resolución de problemas del mundo real
Tendencias futuras en el aprendizaje por transferencia
- Técnicas emergentes y áreas de investigación
- Oportunidades y desafíos para ampliar el aprendizaje por transferencia
- Impacto del aprendizaje transferido en la innovación en IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Experiencia con Python programación
- Familiaridad con las redes neuronales y los modelos preentrenados
Audiencia
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de IA
- Científicos de datos interesados en técnicas avanzadas de adaptación de modelos
14 Horas